搜狗词向量是一种基于词共现关系训练的词向量模型，由搜狗公司开发。它利用了大量文本数据，通过神经网络算法学习词语之间的语义关联，生成每个词的稠密向量表示。搜狗词向量模型可以用于各种自然语言处理任务，例如词义相似度计算、文本分类和情感分析。
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本资源包含了自然语言处理中常用的停用词列表以及经过wiki语料训练得到的100维词向量。停用词是在文本处理中需要被过滤掉的常见词语，而词向量则是将词语表示为实数向量以便于计算机处理。这些资源可以在自然语言处理任务中用于文本预处理和特征表示。
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科大讯飞离线命令词识别Demo
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云词的全平台覆盖能力挺香的，安卓、iOS、S60，连电视端都没落下。你要是习惯在不同设备上切换着学英语，它的云同步就管用，随时来，不用担心记录丢。 记忆曲线优化的背词系统也挺值得一提，用起来感觉更科学，不是那种死记硬背的套路。再加上图片助记和真人发音，对记单词这种事儿帮忙不小。 而且它的整句翻译功能
Symbian 0 次浏览
基于情感词向量和可解释性对抗训练的文本情感分类研究本研究论文主要探讨了基于情感词向量和可解释性对抗训练的文本情感分类方法。通过对文本情感分类的研究，旨在提高文本情感分类的准确性和可解释性。研究方法：本研究采用了基于情感词向量的文本表示方法，结合可解释性对抗训练算法，实现了文本情感分类模型的训练和优化
Nodejs 27 次浏览
给出基于量子粒子群的支持向量机的matlab代码，可以用傅里叶变化、小波变化等多种数据，留一法检测分类正确率
C++ 24 次浏览
功能：- 生成基于单词频率的词云- 提供多种颜色、字体和布局选项- 可调整字号、单词长度和停用词
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Unity 的向量投影小工具包，挺适合新手理解 Vector3.ProjectOnPlane 怎么用。你要是之前对投影概念有点懵，这个工程包可以帮你捋清楚。场景简单直观，拖拽运行，立马能看出投影前后差异，逻辑也不绕。哦，对了，还顺带演示了不同平面法线下的变化，细节挺讲究的。 Vector 相关内容你
Unity3D 0 次浏览
控制向量必须紧随地址向量之后。如图 6.12 所示，地址向量和控制向量按顺序被写向量跟随。执行以下顺序：1. 在地址向量结束后，TREQA 和 TREQB 保持高电平，表示下一个周期为控制向量；2. 在下一个周期，控制信息被应用到 TBUS[31：0]，而 TREQA 和 TREQB 发生变化以反映
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