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討論串[問題] 請問 tag 和斷字的問題？
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#1
[問題] 請問 tag 和斷字的問題？
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者chive (上!上!上!)時間19年前 (2006/08/13 02:44), 編輯資訊
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不知道適不適合在此發問，不適合將自刪. -------------------------------------. 1. Blog, 網摘（社會書籤）,Flickr...etc.. 都有提供 tag（標籤）的功能，通常每個標籤間以空一格來區分，. 如果是外國人名呢？ Ex:Mariah Carey
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#2
Re: [問題] 請問 tag 和斷字的問題？
推噓2(2推 0噓 0→)留言2則，0人參與, 最新作者Baudelaire (遺憾太常。)時間19年前 (2006/08/13 11:56), 編輯資訊
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相關度當然跟字與字之間的距離有關；. 有興趣可以找看看 tf-idf、information theory的論文來看。. 比如說 I went to Yankee Stadium, where the baseball history lives.這句話，. baseball 跟Yankee的關係強
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#3
Re: [問題] 請問 tag 和斷字的問題？
推噓1(1推 0噓 0→)留言1則，0人參與, 最新作者davekong (　)時間19年前 (2006/08/14 01:25), 編輯資訊
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中文斷詞 Word Segmentation 用google找應該很多才對.... 問題很簡單 舉個例子. "土地公有政策" 可能會被斷成. 1. 土地 公有 政策. 2. 土地公 有 政策. 到底哪種斷詞的方法是對使用者有意義的呢？這就是斷詞的研究囉。. 解決之道，一般最簡單的是用2-gram i
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#4
Re: [問題] 請問 tag 和斷字的問題？
推噓4(4推 0噓 4→)留言8則，0人參與, 最新作者Baudelaire (遺憾太常。)時間19年前 (2006/08/14 01:56), 編輯資訊
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2-gram的衍生當然就是n-gram，看用多少字做indexing，. 這是業界比較常用的方法；. 機率模型在NLP裡最常用的大概還是HMM，. Hidden Markov Model，然後用大量的corpus去train你的model，. 因為不同的文章，比如新聞報導或者blog，所使用的字詞不
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