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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

将两篇文本通过词袋模型变为向量模型,通过计算向量的()来计算两个文本间的相似度。

A.正弦距离

B.余弦距离

C.长度

D.方向

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第1题
词袋模型、TF-ID

A.word2vec等模型都有着同样的作用是()。

B.文本情感分析

C.文本特征向量化

D.文本特征离散化

E.文本特征分布式

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第2题
可以从新闻文本数据中分析出名词短语,动词短语,主语的技术是()

A.词性标注

B.依存分析和句法分析

C.N-Gram抽取

D.词袋模型

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第3题
社交媒体平台是文本数据最直观的呈现形式。假设你有一个推特社交媒体完整语料库,你会如何创建一个建议标签的模型?()

A.完成一个主题模型掌握语料库中最重要的词汇

B.训练袋N-gram模型捕捉顶尖的n-gram:词汇和短语

C.训练一个词向量模型学习复制句子中的语境

D.以上所有

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第4题
根据数据集的部分或者全部特征建模,构建由系列节点组成的模型。每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。上述描述的是()算法。

A.逻辑回归

B.支持向量机

C.决策树

D.K均值

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第5题
哪项词向量模型支持一词多义?()

A.word2vec

B.fasttext

C.glove

D.elmo

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第6题
向量空间模型的缺陷不包括()。

A.维度灾难

B.模型稀疏性

C.语义信息缺失

D.无法计算文本相似度

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第7题
下面对Word2Vec描述不正确的是()。

A.可以根据某个单词的上下文单词来预测该单词,从而训练得到词向量模型

B.可以利用某个单词来分别预测该单词的上下文单词,从而训练得到词向量模型

C.词向量是一种one-hot的单词表达形式

D.词向量是一种分布式的单词表达形式

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第8题
与one-hot的单词表达不同,在词向量模型中,单词和单词之间的共现关系被忽略了。()
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第9题
目前,人工智能技术()在我国许多领域运用。设计者将训练用的诗词序列化为格式化的文本序列,作为训练数据,然后系统通过对语言模型token的抽样,生成满足形式和内容要求的诗词。人工智能进行诗词创作①是人的意识活动发挥创造性的结果②表明人工智能能够完全超越人脑的功能③说明人脑的某些功能能够被模仿和学习④表明人工智能从事的实践活动具有社会历史

A.①②

B.①③

C.②④

D.③④

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第10题
本题通过两个箱中粒子模型的应用实例进行运算:(1)将KCl晶体放置在金属钾蒸气中加热,K原子受辐射

本题通过两个箱中粒子模型的应用实例进行运算:

(1)将KCl晶体放置在金属钾蒸气中加热,K原子受辐射而电离,K→K++e-。K+扩散进入晶体,使晶体的K+离子数目多于Cl-离子数目,晶体的组成变为本题通过两个箱中粒子模型的应用实例进行运算:(1)将KCl晶体放置在金属钾蒸气中加热,K原子受辐射本,为了保持化合物的电中性,电子e-进入负离子的空位代替Cl-,形成本题通过两个箱中粒子模型的应用实例进行运算:(1)将KCl晶体放置在金属钾蒸气中加热,K原子受辐射本,晶体显紫红色,这种晶体缺陷结构称色中心。已知Cl-离子半径为181pm,将电子e-看作处于立方体对角线(长为1.73×362pm)作一维势箱运动。试分别求该电子由HOMO→LUMO激发所需的能量以及由LUMO→HOMO所故出光的波长。

(2)金属钾的摩尔体积室温时为45.36cm3mol-1,试计算它的Fermi能级(EF),分别以J和eV表示,并和实验测定值2.14eV比较。

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第11题
训练语言模型需要足够规模的文本语料,语料越多,统计到的词关系就越多,概率区分性也越明显。()
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