TF-IDF 加权及其应用TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估某个单词对于一个文档集合（或一个语料库）中的其中一份文件的重要程度。单词的重要性随着它在文件中出现的次数成...
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2014-09-30 21:35:50
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跟我一起学extjs5(32--加入模块和菜单定义[4根据后台信息更新菜单])
这一节根据后台传递过来的菜单分组和菜单定义，以及模块定义来更新4种类型的菜单。
按钮菜单和标准菜单的数据格式是一样的，生成的函数都在MainModel.js中，下面将其改一下：
// 根据data.tf_MenuGroups生成菜单条和菜单按钮下面使用的菜单数据...
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2014-09-30 17:26:19
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转载：码农场 » TextRank算法提取关键词的Java实现谈起自动摘要算法，常见的并且最易实现的当属TF-IDF，但是感觉TF-IDF效果一般，不如TextRank好。TextRank是在 Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理...
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2014-09-25 18:31:07
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TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它...
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2014-09-24 19:29:07
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TF-IDF算法是一种简单快捷的文档特征词抽取方法，通过统计文档中的词频来对文档进行主题分类。TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件...
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2014-09-24 18:51:57
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1.TF-IDF2.基于语义的统计语言模型文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重...
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2014-09-24 16:02:07
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TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。权重计算方法经常会和余弦相似度(cosine similarity)一同使用于向量空间模型中，用以判断两份文件之间的相似性。应用到余弦定理到新闻分类的算法模拟程序...
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2014-09-20 01:12:26
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这次活动一开始就买了一套E9+5寸TFT屏，应该是9月初吧。一直没有时间来玩，趁公司没有这么忙，就测试一下吧。这算是回馈一下天嵌吧，毕竟还是便宜了100块啊(PS：100块至少代表20只鸡腿啦。)
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2014-09-19 11:28:05
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xtype 代表类型C = CHECK 约束D = 默认值或 DEFAULT 约束F = FOREIGN KEY 约束L = 日志FN = 标量函数IF = 内嵌表函数P = 存储过程PK = PRIMARY KEY 约束（类型是 K）RF = 复制筛选存储过程S = 系统表TF = 表函数TR =...
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2014-09-12 09:59:33
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基本原理词典的存储基于规则的分词词性标注未登录词识别关键词提取：TF-IDF
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2014-09-10 21:01:11
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