tf关键词提取公式直播_ai代码生成器免费(2024年11月全新视觉)
多语种关键词提取:4种方法大比拼 【需求】需要从文本中自动提取关键词,包括短文本(一句话)和长文本(几百字),支持多种语言。 【Python库选项】有以下几种方法可供选择:TF-IDF、RAKE、TextRank和KeyBERT。 目前我尝试了两种方法: [一R] TF-IDF:这是一种经典的关键词提取方法,基于词频统计。优点是速度快,但需要依赖文档集,适用于语料库。对于短文本,通过设置停用词可以显著提升提取效果。在设备配置较低的情况下,这是一个不错的选择。 [二R] KeyBERT:这是基于BERT的关键词提取方法,通过向量化和余弦相似度进行关键词提取。优点是准确度高,关键词长度可控,但缺点是速度较慢。无论是短句还是长文本,KeyBERT都能较好地适配。不过,使用内置的停用词列表可能会存在问题,因此我使用了自己的停用词列表。 另外一些选择: [三R] TextRank:原理与PageRank算法类似,优点是不依赖文档集。但据说更适合长文本,因此我尚未尝试。 [四R] RAKE:待了解,比TextRank快,但效果有待考量。 此外,如果对关键词数量没有要求,可以多提取一些关键词,总会有有用的信息。 带上tag,求大佬指教,日语一点不懂。
CiteSpace术语大揭秘! Time slice:探索不同时间段的文献关系,就像打开历史的切片。 Author/Institution/Country:深入了解作者、机构和国家间的合作网络。 Term/Keyword/Category:挖掘主题词、关键词和学科间的共现关系。 Paper/Grants:分析文献间的耦合关系,以及基金对研究的影响。 Cited reference/author/journal:探究文献的被引情况,以及作者和期刊的影响力。 Pathfinder network scaling(PFNET)和Minimum spanning tree(MST):两种强大的网络分析算法,帮助你更清晰地理解文献间的关系。 蠔hreshold/Fond size/Node size:设置阈值,调整字体和节点大小,让你的可视化结果更加美观和清晰。 Network/Density/Modularity:通过这些指标,评估网络的复杂性和聚类的显著性。 Silhouette:聚类平均轮廓值,用于评估聚类的合理性。 Betweenness centrality:中介中心性,识别网络中的关键节点。 TF*IDF/Log-likelihood rate/Mutual information:这些加权算法用于提取聚类标签词,帮助你更准确地理解文献的主题。 现在,你是否对CiteSpace的术语有了更深入的了解呢? 赶快试试CiteSpace,探索文献间的奥秘吧!
夏季香水选购指南:12个关键词帮你搞定! 夏天到了,选香水可是个大学问!今天就来给大家分享12个关键词,帮你轻松搞定夏季香水选购! 橙花 :Neroli、Orange 橙花香水真的是夏天的首选,清爽中带着一丝苦橙的微微苦味,还有橙花的洁净皂感。这种香水类型比较低调,不会让身边人感到困扰,特别适合喜欢淡淡香气的小伙伴。推荐香:TF-橙花油、香蕉共和国-木质橙花油、4711-血橙与罗勒、阿蒂仙-橙树林故事、爱马仕-橘绿之泉、祖玛珑-苦橙。 柠檬 关键词:Lemon、Lime 柠檬的气味虽然很好闻,但如果做成纯柠檬香水可能会像洗洁精或者洗衣粉。所以一般会搭配花香,味道就会柔和很多。推荐香:欧珑-海风青柠、4711-青柠与肉豆蔻古龙水、Joloves-泰芒青柠、梅森马吉拉-柠檬树、娇兰-热带青柠。 香柠檬 关键词:Bergamot 香柠檬的香气以花香为主,果香反而不占“主导地位”,并且香味几乎是“人见人爱”,很少有人不喜欢它。推荐香:欧珑-阳光香柠檬、别样公司-香柠檬、祖玛珑-铁杉与香柠檬、帕尔玛之水-蓝色地中海香柠檬。 柑橘 关键词:Mandarins 柑橘类香水不用多说啦,一定是非常多人的最爱,不仅是香水原材料里最好获取到的,也是大众接受度超高的味道之一。推荐香:蒂普提克-东京柑橘、娇兰-柑橘绿茶、欧珑-加州柑橘、祖玛珑-青柠罗勒与柑橘、阿蒂仙-柑橘园、4711-柑橘与小豆蔻古龙水、爱马仕-龙涎柑橘。 今天的分享就到这里啦,明天继续给大家带来更多夏季香水选购的小技巧!
腾讯金融风险管理面试全攻略 最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试,真是挑战满满啊!面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备,我整理了一些面试问题及其答案,希望对你们有帮助! 实习经历介绍 首先,面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历,重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 接下来,面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术,主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 然后,面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种处理不平衡数据集的过采样方法,通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。 如何量化新旧分布差异? 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识,比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。 最熟悉的分类模型 接着,面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接,我选择了逻辑回归作为我的答案。 文本分析任务 面试官还问了我如何处理文本分析任务,特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型,比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 然后,面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制(输入门、遗忘门、输出门)来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 最后,面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进,主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。 反问环节 在面试的最后,我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人,同时对风控相关的业务知识也有一定了解。 总结 虽然这次面试已经结束了,但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利!加油!
智性恋必喷!三款让人无法抗拒的香水推荐 如今,“智性恋”成为了一种流行的恋爱取向,即以智商为标准来选择伴侣。高智商往往会让人产生性吸引力,无论你的颜值如何,智慧的内涵总是让你更加迷人。 “书卷气”并不是“书呆子气”,它代表着高雅与风度,是通过后天的学习积累所散发出的高贵气质。拥有书卷气的人从容不迫,优雅地应对各种场合,内敛却透着贵气,一点也不木讷。 【香水实验室 檀香木33】 关键词:皮质笔记本 这款香水让人联想到一本皮质封面的笔记本,已经使用了一段时间,皮革味道浓郁,透着一股古朴的阴郁气息。尽管书页已经泛黄,但檀香木的绵滑悠长香气依旧保留。 【TF 珍华乌木】 关键词:沉香木柜 这款香水仿佛是一个熏过沉香的旧木柜,乌木与檀香木、巴西红木的融合,构建出一种饱满丰富的木质感。沉香和香草为木头染上一抹暖甜的烟熏感,浑厚深沉,低调知性,非常适合那些历经世事、有着成熟内涵的人。 【柏芮朵 纯真年代】 关键词:一沓空白纸张 如果用一种味道来描述白色,那必然就是白色浪漫的味道。皂感、醛香、白花……所有香料相互中和,调和成了无欲无求的纯白色,就像是一沓空白纸张,干净细腻,一尘不染。 这些香水不仅让人感受到独特的气质,还能在智性恋的取向下,成为吸引他人的利器。
GRE阅读7.5-8.5分稳拿攻略 阅读理解的提升离不开词汇量的积累和正确的做题方法。 在听完刘洪波的课程后,我的阅读分数从6~8分波动,主要在7分左右。为了稳定分数,我通过大量练习,最终将分数稳定在7.5-8.5分。 稳定分数的关键因素有两个:一是词汇量的提升,从7000个增加到11000个;二是坚持正确的做题方法。 首先,先做除matching和选标题外的题目,包括选择题、TF题和填空题。这些题目可以同时进行,不要做完所有填空再做TF题,因为可能是交叉出题。 文章阅读时,只读一遍,并分详略阅读。做完每个小题后,留意填空、TF选择题干中的关键词。在读文章时发现关键词或同义词再去做题! 不建议将可替换的词作为关键词,专门去找这个词的位置(文章可能已经用同义词替换了)。 完所有其他题目后,将选标题和matching放在最后做。选标题较简单,读完一段马上选即可;matching较难,需要确保题干中的所有词都能找到同义词。 matching容易出现一个段落出现几个选项关键词的情况,例如“examples of some wild animals”,段落里不仅要提野生动物,也要有具体的例子,不能是家养动物。每个点都要精准无误! 个人认为不稳定的原因有时是做题顺序紊乱,或者只画特殊词,不读文章,导致遗漏题目。读文章是重要的,扫一扫可能就能找到答案。
入门吉他推荐:5款2000元内好选择 选择第一把吉他非常重要,它将在你未来的吉他练习中起到关键作用。买贵了心疼,买差了又影响练琴的积极性。那么,如何在众多品牌中选择适合自己的入门吉他呢?以下是几款性价比高的吉他推荐,供大家参考。 ① 卡马A1C D1C 𐊥考价:629元 关键词:合板之王、好口碑 卡马A1C和D1C是两款非常受欢迎的合板吉他,适合不同身高的初学者。A1C适合身高160CM以下的朋友,而D1C适合身高160CM以上的朋友。这两款琴整体做工和手感都不错,弦距低,对怕手痛的初学者非常友好。价格实惠,性价比高,值得推荐。 ② 恩雅enya EM/EA X1PRO 考价:999~1099元 关键词:小清新首选 恩雅的EM和EA X1PRO是两款小清新风格的吉他,有36寸和41寸两种尺寸可选。面板采用10年风干云杉老料,是一把面单吉他。整体音色清脆通透,手感和弦距也没什么大毛病,非常适合新手入门。 ③ 雅马哈Yamaha F310 𘊩𖥔𗯼899元 关键词:又大牌又便宜 雅马哈的F310是一款多年热门的入门级型号,选材用料相对普通。虽然音色和材料普通,但整体做工和品质都不错。手感和做琴工艺也非常好,是许多新手的首选。 ④ 楚门35系列 参考价:1788元 关键词:经典面单 楚门的35系列有TF桶、DC桶缺角、D桶圆角三款可选。面板采用云杉实木,背板为桃花芯合板。整体亮光涂层非常高档,品丝升级为子弹头圆角,不刮手。顾客反馈整体手感和做工都非常不错,配送立体原装包。预算稍高一点的朋友可以考虑这款。 ⑤ 布鲁克brook S25系列 考价:1599元 关键词:大众款 布鲁克的S25系列有36寸、40寸和41寸三种尺寸,原木色、油墨色和复古色三种颜色可选。这款云杉面单吉他销量非常可观,厂家对品丝进行了改进,子弹头圆角设计,改善了之前琴颈变形的问题。整体品质有了很大提升,适合大部分顾客的需求。 以上是几款入门级吉他的推荐,希望对大家有所帮助。选择适合自己的吉他非常重要,希望这些信息能帮助你找到心仪的那一款!
TF雪映流光香水:冷冽与温暖的完美交融 ⚠️ TOM FORD | Soleil Neige 雪映流光 前调:香柠檬、胡萝卜籽 中调:土耳其玫瑰、大茉莉、橙花、白色花系 后调:劳丹脂、安息香脂、香草 这款香水的前调带给你的是冰山般纯净冷冽的感觉,仿佛置身于寒意清幽的冰川之中。随着温柔的阳光映照,冰雪融水,带来润物细无声的清新。 喷上后的第一感觉,仿佛化身为了雪地中的少女,纯净而冷冽。中调部分,花香由冷转暖,几种花香完美融合,白色花系尤为突出。后调则显得温润而不厚重,香草的甜味与前面的花香相得益彰,带来恰到好处的香草冰淇淋般的甜美。 从头到尾,这款香水都展现了冷清与温暖两种感觉的碰撞与融合,既有花香的高雅气质,又不失柔和温暖的特质。关键词:距离感、高雅、气质、温柔。 虽然有些人可能不喜欢它的前调,但请相信,耐心等待中后调的出现,你会获得完全不同的惊喜体验。这款香水除了价格稍高外,几乎无可挑剔。留香持久,特别是喷在衣物上时,香气能够长时间萦绕。
雅思阅读一个月冲刺攻略,错题分析技巧 雅思阅读备考,关键不在于做题的数量,而在于做题的精度。以下是我个人的备考方法和心得,希望能帮助到大家。 TF题(True/False题): 关键词定位:找到题目中的关键词,注意方式状语、目的状语和绝对词(如similar)。 顺序原则:按照题目的顺序进行定位。 选项分布:TF题的选项通常平均分布,1-4题一般有一个NG(Not Given),5题以上一般有两个NG。 填空题: 顺序原则:按照题目的顺序进行定位。 同意替换:注意修饰词的划掉,找到需要填的名词。 精读:找到定位句后一定要精读,分析句子成分,避免一眼带过。 Matching题(匹配题): 专有名词:如果题目是专有名词,遵循顺序原则。 非专有名词:如果题目不是专有名词,而选项是专有名词(如人名、国家配对),则不是顺序原则。先画出题目中的人名地名,再一一匹配。 单选题: 顺序原则:按照题目的顺序进行定位。 深入思考:与文章目的紧密联系,一般需要整段通读理解。 List of Heading题和段落配对题: 最后做:先做其他题型,留下印象后再做这两道题。 总分总结构:注意段落的总分总结构。 短段落匹配:先挑短的段落匹配排除。 NB不漏看:重要信息不要漏看。 单词积累: 单词基础:没有单词的基础,再好的技巧也难以发挥。推荐使用刘洪波的剑桥雅思阅读考点词真经进行背诵。 希望这些方法能帮助大家在雅思阅读上取得好成绩!祝大家顺利上岸!
TF31眼影盘踩雷记:黄皮肤慎入! 强烈建议黄二暖皮的姐妹们,千万别入手这款TF31眼影盘!虽然我皮肤状态一直不错,但这款眼影盘真的让我失望透顶。 𘠦买它已经很久了,一直在尝试磨合,毕竟价格不便宜,扔了也舍不得。每次拿出来用,都发现只有右上角的一个颜色适合我,其他颜色怎么用都显得脏。特别是左上角的那个颜色,上眼后发灰,显得妆容很脏。关键词:嫌脏! 堨🙦쾧𑧛刚出的时候我就入手了,当时大家都在说它上眼很温柔。结果我发现,或许白皮用会显得温柔吧。含泪踩坑的我,现在只能默默地看着它发呆。 有姐妹和我一样困扰的吗?你们都在用什么眼影盘?求推荐一盘称心的,让我避开这个坑!
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