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RSS订阅原创 《Intelligent Recognition and Teaching ofEnglish Fuzzy Texts Based on Fuzzy Computing and Big Data》解读
本文通过平行投影和区域扩展对英语模糊文本的智能识别和教学进行了深入的研究和分析。提出了一种基于非负矩阵分解和稀疏软聚类的多意义词向量模型–多意义软聚类向量（MSCVec）。MSCVec模型是一种单语词向量模型，它利用词与上下文之间的正点互信息的非负矩阵分解提取多义词混合语义的低秩表达式，然后利用稀疏.该方法利用词与上下文之间正的逐点互信息的非负矩阵分解提取多义词混合语义的低秩表达式，然后利用稀疏软聚类算法对多义词的多个词义进行划分，得到多义词隶属分布的全局意义;
2024-11-05 22:16:57
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原创 【Day03：力扣Hot100练习每天三题07~08】
其实就是一个队列,比如例题中的 abcabcbb，进入这个队列（窗口）为 abc 满足题目要求，当再进入 a，队列变成了 abca，这时候不满足要求。所以，我们要移动这个队列！
2024-10-29 21:32:20
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原创 【Day02：力扣Hot100练习每天三题04~06】
遍历 nums，如果 nums[i] 非零，则将该元素放在 nums[j] 位置，同时 j 增加 1。不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2]。示例 1: 输入: nums = [0,1,0,3,12]如果为空，直接返回 0。输入：nums = [-1,0,1,2,-1,-4]输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]示例 2: 输入: nums = [0]输出: [1,3,12,0,0]输入：nums = [0,1,1]输入：nums = [0,0,0]输出：[[0,0,0]]
2024-10-28 21:50:16
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原创 【Day01：力扣Hot100练习每天三题01~03】
该解法利用字母异位词的特性，通过排序和哈希表来实现高效分组。利用排序后的字符串作为键，能够将相同字符的字符串分成一组，是一个简洁而的方法。
2024-10-27 16:07:06
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原创 【谈《Entity Resolution for Multiple Sources with Extended Approach》的理解】
实体解析是一种从一个或多个资源中查找可能引用同一实体的相似记录的技术。它主要用于大数据存在时的数据集成和数据清理。它不仅可以帮助组织获得干净的数据，还可以为以后的分析提供统一的数据视图。但是，没有一种解决方案可以解决所有的重复问题。因为数据本身是异构的、变化的。本文重点探讨了不同匹配方法组合的有效性、令牌阻塞与标准阻塞以及其他域在不同场景下的运行情况。为了得到这些答案，本文概述了这些实验的细节和设置。通过对多个数据集的详细评估，验证了该方法的有效性。
2024-10-24 09:52:13
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原创 谈《Detecting Multi-Relationship Links in Sparse Datasets》的理解
在医疗保健和保险等应用领域，许多患者或客户的终身记录分布在不同提供商的数据库中。记录链接是使用算法来识别不同数据集中包含的相同个体的任务。在找到唯一标识符的情况下，链接这些记录是一项微不足道的任务。然而，由于数据集之间不存在共同的标识符，因此无法匹配的个人数量非常多，他们的识别信息不准确或经常差异很大（例如地址的变化）。在这项研究中，我们提供了一种新的方法来记录链接，其中还包括检测客户之间的关系（例如家庭）的能力。提供了一个验证，其中突出显示了所需关系链接类型的最佳参数和配置设置。
2024-10-22 19:32:19
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空空如也
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