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존경받는 각하, I 텍스트 문서 (구조화되지 않은 모든 뉴스 데이터)를 요약하고자합니다. 나의 첫 번째 목표는 주어진 텍스트 데이터에서 중요한 사건들을 발견하고 다음 사건들에 기초한 다음 단계 (2 단계)이다. 몇 가지 중요한 사건들을 선택한다. 는 텍스트에서 이벤트를 찾기 위해 좀 종이를 알려주세요. (최신 후 더 나은 경우) 나에게 기계 학습 또는 SO

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matlab를 사용하여 비디오 요약하기

matlab에 비디오를로드하고 요약하고 싶습니다. 내가 찍은 비디오는 의료 비디오이며 길이는 5000 분의 프레임 이상으로 3 분입니다. 전체 비디오를로드 할 수 없습니다. matlab에 메모리 오류가 충분하지 않습니다. 요약을 위해 출력이 40 초가되도록 적어도 2 분 비디오가 필요합니다. 다음 코드를 사용했습니다. 200 프레임 만 읽습니다. 나는 더

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알고리즘 : 관련 정보를 결정하기 위해 하위 문자열 집계

사용자 하이라이트를 기반으로 텍스트에서 가장 중요한 요소를 얻는 집계 알고리즘을 수행하려고합니다. 당신이 "관련 하이라이트", 1 < = K < = N. (k는 n 개의 문자열입니다)로 텍스트에서 K 연속 단어를 선택하는 기능이 n 개의 단어를 갖는 텍스트가 상상 k 개의 하이라이트 중 10 ~ 10000 개를 선택한다고 가정하면 가장 중요한 정보를 결정할

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추출 텍스트 요약 방법의 정확성을 테스트하기 위해 널리 사용되는 평가 메트릭스는 무엇입니까?

여러 문서 추출 텍스트 요약에 분류 기술을 사용하고 있습니다. f-measure, recall, precision 및 accuracy를 계산했습니다. 이 방법으로 생성 된 요약을 평가하기 위해 여기 내 목적에 맞는 이상적인 측정 기준은 무엇입니까?

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배열 요약 (작업 코드). 코드 줄을 파악하지 못합니다.

학습 배열 atm (자기 생각 noob) 누군가이 코드의이 부분이 무엇을 의미하는지 설명 할 수 있습니까? for (int answer = 0; answer < responses.length; answer++) ++frequency[ responses[ answer ] ]; 나는 그 논리를 파악할 수 없다. 분명히 "대답"은 내 counter.freq

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2 개 그룹으로 집계하십시오

출력을 집계하는 방법을 이해하려고합니다. 내 실제 데이터를 대략적으로 나타내는 더미 데이터를 만들었습니다.이 데이터는 그룹 1 수백 개, 그룹 2 3 개 레벨 및 수십 개의 유효 논리가 있습니다. 죄송합니다.이게 단순 해 보인다면, 나는 사냥하고 쪼아 먹었고, R에 대한 초보자로서, 다양한 도구 (적용하는 가족, ddply, 집계, 테이블, 모양새 등)가

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루비 레일에서 계산하기 Model.sum()

나는 Data라는 모델과 timestamp, value1, value2라는 컬럼을 가지고있다. 하이 스탁 차트와 함께 사용하고 싶습니다. 차트 내가 거기에 몇 가지 계산을하고 싶은 인쇄하기 전에 : 매일 또는 월 또는 연도 별 값 2 (값 1/값 2)으로 나눈 값 1의 결과를 요약하고 [[같은 배열에 넣어 timestamp_day, value1/value2

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R 마지막 줄에 문자가있는 data.frame을 요약합니다.

저는 문자 열과 숫자 열로 구성된 data.frame을 가지고 있습니다. 이제 숫자 열의 평균을 계산하고 결과를 데이터 프레임의 끝에 추가하려고합니다. class1 1 2 1 class2 2 3 6 class3 2 3 2 mean 1.6 2.6 3 에 class1 1 2 5 class2 2 3 6 class3 2 3 2 나는 colMeans

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간단한 텍스트 요약 알고리즘을 만드는 가장 효과적인 방법

간단한 간단한 텍스트 요약 알고리즘을 작성하고 있습니다. 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다. 내 알고리즘의 첫 번째 단계는 모든 중지 단어 (stop words in English)를 제거하는 것입니다. 내 텍스트에는 실제 의미가있는 단어 만 들어 있으므로 각 단어가 텍스트의 빈도를 찾기 위해 텍스트에서 얼마나 많이 사용되는지 확인할 수 있습니다. 예를 들

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탄성 검색 : 집계 결과를 처리 할 수 있습니까?

SUM- 집계를 사용하여 내 서비스 프로세스 기간을 계산합니다. 실행 된 프로세스의 각 단계는 호출 ID로 Elasticsearch에 저장됩니다. 이 내가 모니터 것입니다 : Duration of Request-Processing for ID #123 (calling service #1) Duration of Server-Response for ID #