檢索結果(共5筆)
黃純敏;
頁: 275-306
日期: 2019/07
卷期: 26(3)
關鍵字: 主題模型;主題凝聚;古詩分類;詩詞格律;中文語句鏈;潛藏狄利克雷分配;
Keywords: topic model;topic coherence;classical poem classification;Chinese classic poetic formula;Chinese syntactic chain processing;LDA;
摘要: 鑒於傳統白話文的斷詞技術對於古詩往往有扞格不入的缺憾,本研究分別以基於語句鏈提出的CSCP與基於詩詞格律提出的CCPF斷詞法,擷取詩詞關鍵語彙。實驗素材取自中國詩詞全盛時期的唐宋詩詞,共計204633首詩,建構潛藏狄利克雷分配(LDA)的特徵詞詞袋,再依朝代分別執行C...
引用 導入Endnote
頁: 275-306
日期: 2019/07
卷期: 26(3)
關鍵字: 主題模型;主題凝聚;古詩分類;詩詞格律;中文語句鏈;潛藏狄利克雷分配;
Keywords: topic model;topic coherence;classical poem classification;Chinese classic poetic formula;Chinese syntactic chain processing;LDA;
摘要: 鑒於傳統白話文的斷詞技術對於古詩往往有扞格不入的缺憾,本研究分別以基於語句鏈提出的CSCP與基於詩詞格律提出的CCPF斷詞法,擷取詩詞關鍵語彙。實驗素材取自中國詩詞全盛時期的唐宋詩詞,共計204633首詩,建構潛藏狄利克雷分配(LDA)的特徵詞詞袋,再依朝代分別執行C...
引用 導入Endnote
郝沛毅;歐仁彬;黃天受;林振穎;吳建生;
頁: 363-395
日期: 2018/10
卷期: 25(4)
關鍵字: 股價預測;情緒分析;潛在狄利克雷分配;文字探勘;模糊理論;支持向量機;
Keywords: stock trend prediction;sentiment analysis;latent dirichlet allocation;text mining;fuzzy theory;support vector machine;
摘要: 能夠成功預測股票漲跌趨勢明顯地有許多好處,根據效率市場假設,公司股票的價值是由當前所有可用的信息給定。當分析師、投資者和機構交易者評估當前股價時,新聞在股價估值過程中發揮重要作用。事實上,金融新聞刊載有關於公司基本面的訊息,和影響市場參與者期望的質化...
引用 導入Endnote
頁: 363-395
日期: 2018/10
卷期: 25(4)
關鍵字: 股價預測;情緒分析;潛在狄利克雷分配;文字探勘;模糊理論;支持向量機;
Keywords: stock trend prediction;sentiment analysis;latent dirichlet allocation;text mining;fuzzy theory;support vector machine;
摘要: 能夠成功預測股票漲跌趨勢明顯地有許多好處,根據效率市場假設,公司股票的價值是由當前所有可用的信息給定。當分析師、投資者和機構交易者評估當前股價時,新聞在股價估值過程中發揮重要作用。事實上,金融新聞刊載有關於公司基本面的訊息,和影響市場參與者期望的質化...
引用 導入Endnote
翁慈宗;楊乃玉;
頁: 54-75
日期: 2018/01
卷期: 25(1)
關鍵字: 簡易貝氏分類器;狄氏分配;廣義狄氏分配;潛在狄氏配置;
Keywords: Naïve Bayesian classifiers;Dirichlet distribution;generalized Dirichlet distribution;latent Dirichlet allocation;
摘要: 在資料探勘的分類演算法中,簡易貝氏分類器具有運算效率高且分類正確率佳之優勢,已廣泛應用在許多實務上。由於簡易貝氏分類器係以計算條件機率之方式進行分類預測,所以大部分會加入先驗分配之機制提升分類正確率,且一般係採用狄氏分配或廣義狄氏分配當成先驗分配進行...
引用 導入Endnote
頁: 54-75
日期: 2018/01
卷期: 25(1)
關鍵字: 簡易貝氏分類器;狄氏分配;廣義狄氏分配;潛在狄氏配置;
Keywords: Naïve Bayesian classifiers;Dirichlet distribution;generalized Dirichlet distribution;latent Dirichlet allocation;
摘要: 在資料探勘的分類演算法中,簡易貝氏分類器具有運算效率高且分類正確率佳之優勢,已廣泛應用在許多實務上。由於簡易貝氏分類器係以計算條件機率之方式進行分類預測,所以大部分會加入先驗分配之機制提升分類正確率,且一般係採用狄氏分配或廣義狄氏分配當成先驗分配進行...
引用 導入Endnote
陳林志;葉國暉;陳大仁;陳冠瑜;
頁: 155-183
日期: 2017/04
卷期: 24(2)
關鍵字: 潛在語意分析;機率潛在語意模型;潛在狄利克里分配;關係主題模型;谷歌部落格搜尋;
Keywords: latent semantic analysis;probabilistic latent semantic analysis;latent dirichlet allocation;relational topic model;Google blog search;
摘要: 部落格搜尋引擎是ㄧ種類似於谷歌的搜尋引擎,因為它們會自動收集來自網路上大量的資訊,並利用免費的介面讓一般人能搜索它們的資料庫。兩者之間的差異在於,部落格搜尋引擎主要是針對部落格進行索引並篩選掉一般的網頁,這個功能讓部落格搜尋引擎增加了一些特殊和獨特性...
引用 導入Endnote
頁: 155-183
日期: 2017/04
卷期: 24(2)
關鍵字: 潛在語意分析;機率潛在語意模型;潛在狄利克里分配;關係主題模型;谷歌部落格搜尋;
Keywords: latent semantic analysis;probabilistic latent semantic analysis;latent dirichlet allocation;relational topic model;Google blog search;
摘要: 部落格搜尋引擎是ㄧ種類似於谷歌的搜尋引擎,因為它們會自動收集來自網路上大量的資訊,並利用免費的介面讓一般人能搜索它們的資料庫。兩者之間的差異在於,部落格搜尋引擎主要是針對部落格進行索引並篩選掉一般的網頁,這個功能讓部落格搜尋引擎增加了一些特殊和獨特性...
引用 導入Endnote
翁慈宗;劉冠良;韓昀達;
頁: 87-115
日期: 2015/01
卷期: 22(1)
關鍵字: 狄氏分配;馬可夫模型;簡易貝氏分類器;核甘酸基因序列;
Keywords: Dirichlet distribution;Markov model;naïve Bayesian classifier;rRNA gene sequence;
摘要: 近年來隨著定序技術的發展,生物學家不再以傳統的方式進行生態環境的研究,而是由環境中擷取微生物的樣本,並且藉由定序技術瞭解物種的資訊,從中探索物種的多樣性。在rRNA序列分類的過程中,會利用N-mer的移動窗口對基因序列資料作特徵萃取,所萃取出的相鄰特徵會有N-1...
引用 導入Endnote
頁: 87-115
日期: 2015/01
卷期: 22(1)
關鍵字: 狄氏分配;馬可夫模型;簡易貝氏分類器;核甘酸基因序列;
Keywords: Dirichlet distribution;Markov model;naïve Bayesian classifier;rRNA gene sequence;
摘要: 近年來隨著定序技術的發展,生物學家不再以傳統的方式進行生態環境的研究,而是由環境中擷取微生物的樣本,並且藉由定序技術瞭解物種的資訊,從中探索物種的多樣性。在rRNA序列分類的過程中,會利用N-mer的移動窗口對基因序列資料作特徵萃取,所萃取出的相鄰特徵會有N-1...
引用 導入Endnote