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机译:通过推文池和自动标签改进微博的LDa主题模型
Rishabh Mehrotra; Scott Sanner; Wray Buntine; Lexing Xie;
机译:LDA主题建模微博帖子的地理聚集
机译:结合IR和LDA主题模拟过滤微博
机译:在微博环境中使用基于LDA的主题模型的个性化主题标签推荐方法
机译:改进微博群集:推文池方案
机译:分析微博中的图像推文。
机译:我们对肥胖发推特是什么?使用主题建模和地理信息系统映射推文
机译:实体作为主题标签:结合实体链接和标记的LDA来提高主题的可解释性和可评估性
机译:搜索和过滤推文:CsIRO参加TREC 2012微博专题讨论会。
机译:通过主题特定的语言模型和主题特定的标签统计信息,通过用户交互进行文本分段和标签分配
机译:通过主题特定语言模型和主题特定标签统计的手段与用户进行交互的文本分类和标签分配
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