星际空间StarSpace是一种通用的神经模型，用于有效学习实体嵌入以解决各种问题：学习单词，句子或文档级别的嵌入。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
2024/9/1 13:34:34
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使用Logistic回归模型进行中文文本分类，通过实验，比较和分析了不同的中文文本特征、不同的特征数目、不同文档集合的情况下，基于Logistic回归模型的分类器的性能。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。
2024/8/14 8:17:40
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SougoCS数据集，内含11类搜狐新闻文本，近10万条。
搜狗提供的数据为未分类的XML格式。
此资源已经将XML解析并分类完毕，方便使用。
搜狗提供的数据为未分类的XML格式。
此资源已经将XML解析并分类完毕，方便使用。
2024/5/31 6:22:46
94.29MB
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信息增益是文本分类中一种有效的特征项选择方法，针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题，提出了一种改进的信息增益方法提取特征词，并采用了最小风险贝叶斯的决策方法，最后在英文语料库上进行实验，实验结果表明改进后的方法降低了过滤器对合法邮件的误判。
2024/3/13 7:21:07
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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