词汇语义变化与社会变迁定量观测与分析

最新推荐文章于 2025-10-31 04:28:43 发布
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博客聚焦语义变化与社会变迁的观测分析，但具体内容缺失，推测会围绕语义在社会发展中的演变及二者关联展开信息技术相关探讨。

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使用Python自动生成事件分析图谱
大邓和他的Python
11-28 2217
内容编辑:想读博的针针 中山大学图书情报学硕士，python爱好者如何将输入的文档转变为只含有关键信息的图谱?本文来自https://github.com/liuhuanyong/Te...
特定热点事件监控与分析项目
lhy2014的博客
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EventMonitor Event monitor based on online news corpus built by Baidu search enginee using event keyword for event storyline and analysis，基于给定事件关键词，采集事件资讯，对事件进行挖掘和分析。 项目地址：https://github.com/liuhuan...
nlp,语义_nlp词汇语义
weixin_26729375的博客
09-03 241
nlp,语义Finding out the computational meaning of word is an exciting process. However, I thought I would closer into one concept relating to how we can think about words. I write this article to learn m...
三元组事件抽取与简单代码实现
weixin_43718786的博客
06-25 9145
一个简单的示例代码，基于词性的三元组事件抽取。 本文代码大多来源于另一位作者的工贡献：，可直接从github获取代码。 篇博客主要是描述一下这个项目如何使用（比较多坑）和三个实验对比结果。
3、探索性数据分析：多领域数据的分析与应用
cnn8visionary的博客
10-19 9
本文探讨了探索性数据分析（EDA）在多个领域中的应用，包括高维文本数据、基因表达数据（如酵母、白血病和肺癌数据集）、地质颗粒数据（奥朗赛数据集）以及软件工程中的检查数据。文章介绍了各类数据的来源、特点、预处理方法及分析目标，并对比了不同数据集的分析流程。重点强调了降维、聚类、分类等EDA方法的应用，推荐使用MATLAB及其Bioinformatics Toolbox进行数据分析与可视化，展示了EDA在医学、地质学、软件工程等领域挖掘数据价值的重要作用。
GIS原理与技术-平时作业
Darkgreen的博客
09-24 2250
几何变换是指从具有几何结构之集合至其自身或其他此类集合的一种对射。几何变换是一种数学解题的方法思路。在几何的解题中，当题目给出的条件显得不够或者不明显时，我们可以将图形作一定的变换，这样将有利于发现问题的隐含条件，使问题得以突破。具体来说，“几何变换是一个函数，其定义域与值域为点集合。几何变换最常见的定义域与值域为同时为R2，或同时为R3。其他的几何变换则要求须为一对一函数，使之有反函数。”可透过研究这些变换的方法来研究几何。
语言学史：语言演变分析的卡尔曼滤波模型构建
gitblog_01132的博客
10-31 354
你是否曾好奇语言是如何随时间悄然变化的？为什么某些方言会逐渐消失，而新的词汇又会突然流行？传统语言学研究往往依赖历史文献和田野调查，但面对海量的现代语言数据（如社交媒体文本、书籍语料库），这些方法显得力不从心。本文将带你探索如何用卡尔曼滤波（Kalman Filter）这一原本用于航天导航的算法，构建语言演变的动态追踪模型，让你轻松捕捉词汇频率变化、语法结构迁移的隐秘规律。 读完本文你将获得： ...
综述:文本分析在市场营销研究中的应用
大邓和他的Python
01-02 6679
翻译自Berger, Jonah, Ashlee Humphreys, Stephan Ludwig, Wendy W. Moe, Oded Netzer, and David A. S...
基于微博数据对突发性环境污染事件公众感知变迁研究
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07-12 728
张志恒，陈兴鹏，惠丹兰州大学资源环境学院，甘肃 兰州 730000摘要：发掘突发环境污染事件下公众感知变迁特征对于应急决策具有重要意义。以“2014年兰州市自...
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高颜值的杀生丸(此博客转载自我的博客园)
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cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "....
51c自动驾驶~合集41
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现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
CDGA记录
lingdu6633的博客
06-21 847
细则是对 制度的补充，并提供有关如何满足制度意图的其他详细信息。1.定义数据保密等级2.定义数据监管类别3.定义安全角色很多信息系统，如语义网、搜索引擎、网络社交挖掘、档案合规性 和风险管理、地理信息系统（GIS）和商务智能应用程序等，都包含结 构化和非结构化数据、文件、文本、图像等。用户必须以系统检索机制 能够理解的形式提交他们的需求，以便从这些系统中获取信息。同样， 需要一种检索机制，以支持快速识别匹配的数据和信息格式描述/索引 文件、结构化和非结构化数据的目录。
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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本次实验聚焦于编译过程中的两个关键环节：语义分析与中间代码生成，这两个环节对于理解整个编译过程至关重要。 在编译原理的语义分析阶段，编译器不仅要检查源程序是否符合语言的语法规则，更重要的是要检查源程序...
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