名词之前“的”，形后动前“地”，动后形前“双人”得。 的【de】：一般用在名词和形容词的后面，用在描述或限制人物、事物时，形容的词语与被形容的词语之间，表示一种描述的结果。如：“漂亮的衣服”、“辽阔的土地”、“高大的山脉”。结构一般为名词（代词或形容词）+的+名
排序顺序 使用并列词语时，要注意其轻重、先后、大小等关系。 语病修改 ①我国首座自己建造、设计、开发的第六代深水半潜式钻井平台，在我国南海海域正是开钻。 “建造、设计、开发”并列顺序不当，应该是“设计、建造、开发”。 ②祥林嫂就是这样被损害、被侮辱、被吞噬的。 “被损害
基于业务的架构设计 前言 一，爱学习的程序员+业务专家才能做出健壮易维护的系统。 二，减少沟通成本的好方法是都用同样的词语。 三，任何词语都能找到不止一个上下文，脱离上下文任何一个词语都有歧义。 磨练自己从实际问题中获得的分析能力，抽象能力，使得自己可以快速理解业务和抽象出
常用词语听写2 1.匆忙 2.殴打 3.枯燥 4.既然 5.妨碍 6.青睐 7.斟酌 8.寝室 9.工整 10.部署 11.震撼 12.即使 13.报酬 14.吉样 15.调怅 16.融洽 17.稚嫩 18.尴尬 19.恭敬 20.羡慕 21.跋涉 22.人才 23.掌握 24.炎热 25.和蔼 26.竣工 27.遗憾 28.楼栋 29愚蠢 30. 重叠
论文主要基于海量的微博数据，使用简单的文本统计算法，构建了一个十万词语的大规模情感词典。（论文地址：http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2374.shtml#） 情感词典的构建流程如下： 表情符种子获取，利用提前构建好的情感词语种子，在一个较小规模的微博语料上，为所有的表情符进行
1. 在哪一步可以进行该操作 在选完导入的数据之后，“Thesaurus file” 这个选项即是VOSviewer官方设置用来合并同义词，以及删除指定词语的。 将鼠标移到旁边的问号处，即可看到相关的解释。 2. Thesaurus file怎么用 最好的办法还是参考官方文档，下载VOSViewer后，在下图的位置可以
©原创作者 | 苏菲 论文来源： https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.668/ 论文题目： Text Graph Transformer for Document Classification (文本图Tranformer在文本分类中的应用) 论文作者： Haopeng Zhang Jiawei Zhang 01 引言 文本分类是自然语言处理中的基本任务之一，而图
表语:系动词后面的词语,和谓语定义一样.系动词和表语是不能分开的 形容词,名词和介词短语也可以做表语. 介词:in 介词+词语/名词=介词短语 宾语:动作的对象或者承受者,即物动词后面的词语. 实义动词分为即物动词和不即物动词 主语都可以是宾语,人称代词宾格也可以是宾语,句子
原文： 文本向量化表示——词袋模型 - 知乎 (zhihu.com) 通过阅读原文后，总结如下： 词袋模型就是： 对文本分词； 对每个词语进行独热编码； 统计词语出现的次数，加入到词语对应的维度上。 最终得到的向量便是这个文本的向量。 词
ElasticSearch的安装 windows安装 下载安装包，点击elasticsearch.bat 即可启动 安装可视化界面es head的插件 这个必须在安装node.js的前提下 1下载地址 ：https://github.com/mobz/elasticsearch-head 2启动 npm install npm run start 通过访问127.0.0.1:9100 即可查看可视化的
一、点互信息算法 点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性，公式如下： p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率（两个单词同时出现的次数/总词数的平方） p(word1）是word1出现的概率（word1出现的次数/总次数） p(word2）是word2出现的概率（word1出现的次数/
在投放广告，比如电视宣传、百度推广、360推广、淘宝推广、天猫推广、抖音推广、户外宣传、京东推广、拼多多推广等形式广告时，要特别注意，投放前要仔细审查广告文案或者官方网站内容，尽量避免出现以下禁用词、违禁词、敏感词、极限词及限制词。 根据最新的《中华人民共和国广告法
最近，清华大学在GitHub开源了一项神器叫万词王（Want Wrong），号称是首个支持中文及跨语言查询的开源在线反向词典。 什么叫反向词典呢？普通的词典告诉你某个词语的定义，而反向词典恰好相反，可以告诉你哪些词语符合你输入描述的意思。下图为万词王在线反向词典的页面截图，其中演示了反向
1.对齐粒度，对于原始指标来讲，对齐粒度规定了告警规则和健康度计算的频率。比如，数据的输入的频率是一分钟一次，设置了5分钟的对齐粒度。假设在第1，3，4分钟时传入的数据达到了设定的告警阈值，那么他们并不会当时就发送告警信息，而是在5分钟时发送三条告警信息。 2.聚合粒度，对于衍生指标来
自然语言处理的第一步就是获取词向量，获取词向量的方法总体可以分为两种两种，一个是基于统计方法的，一种是基于语言模型的。 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法，基本思想是：用一个词语周边其他词语出现的次数（或者说两个词共同出现的次数）来表
合同是民事主体之间设立、变更、终止民事法律关系的协议。依法成立的合同，受法律保护。依法成立的合同，仅对当事人具有法律约束力，但是法律另有规定的除外。 合同是适应私有制的商品经济的客观要求而出现的，是商品交换在法律上的表现形式。在经济商业交流频繁的现在，合同翻译的业务
业务场景，业务指标，企业诉求，精细化运营，精准营销，多渠道触达，PUSH推送，，个性化推荐与服务，，驱动营收增长，， 营销：指企业发现或发掘准消费者需求，让消费者了解该产品进而购买该产品的过程。 投资回报率（ROI），return on investment, 是指通过投资而应返回的价值，即企业从一项投资活动中得到的经济
前言 之前看到一个非常有意思的理论——六度分离理论，说的是你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过五个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。 那么有意思的就来了，我们把每个词语都想象成单独的一个人，词与词之间如果能接龙就相当于他们认识，那这样是不是说词语与
特征少，可解释性不强，特征多可以提供更多的信息用来描述问题 数据特征维度成千上万但是样本量稀少，就属于高维小样本数据集，容易过拟合，特征维度越大，训练时需要的样本量会呈指数形式增长 如果获取的样本量很少，有限样本或者是小样本呢会导致高维空间数据稀疏，随着特征维数的增加，基于距离
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795/ 2. Word2vec参考资料总结 (以下都是我踩过的坑，建议先跳过本节，读完全文回头再来看) 先大概说下我深挖 word2vec 的过程：先是按照惯例，看了 Mikolov 关于 Word2vec 的两篇原始论文，然而发现看完依然是一头雾水，似懂非懂，主要原因是这两篇文章
没有做到知行合一，也没有保持住自己的干劲，工作上也没有明确要做的事情。 生活上一个人没有明确的目标。保持锻炼的这一点也没有特别的动力。 知道了大脑相关的知识后，很多状态都喜欢归咎于大脑。而对于关于人类脑驯化哺乳脑的行为没有去好好的思考和行动。 总想做些什么，却又什么都拖
0.总结 这里我按照《聪明的投资者》这本书中的章节顺序，讲解下我对股票专业词汇的释义。 持续更新 1.词语总结 蓝筹股：好股代名词 买空： 官方回答：买空亦称“多头交易”，交易者利用借入资金，在市场上买入期货，以期将来价格上涨时，再高价抛出，从中获利的投机活动，卖空的对称。 个人理解：买
目录第一单元1-1 第一单元 1-1 日文 日文汉字 音调 中文 ちゅうごくじん 中国人 4 中国人 にほんじん 日本人 4 日本人 かんこくじん 韓国人 4 韩国人 アメリカじん アメリカ人 4 美国人 フランスじん フランスじん 4 法国人 がくせい 学生 0 （大）学生 せんせい
1.加s不是复数 time: 时间，times：次数 work：工作，works：作品 sometime：改天，sometimes：有时 beside：在…旁边，besides：此外 参考资源 [1] TBoss英语–抖音
猜词语 电视节目中的”你来比划我来猜“大家应该都看过，而且很多人也玩过，规则就是一个人看词语比划相应动作和说一些提示，另一个人看不到词语要通过比划的动作猜出来，猜的过程中主持人判断是否符合规则。 某一组玩家猜词语的算法设计为： 1.开始计时—>2.猜词语—>3.答对则正确数
