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宝洁变量相关性分析与回归模型构建 利用 Python 对宝洁公司相关变量进行深入分析，探索变量间潜在关系并构建预测模型。 研究方法: 数据概述: 对收集的宝洁公司相关数据进行初步描述性统计分析，了解数据特征，为后续分析奠定基础。 相关性分析: 采用多种相关性分析方法 (例如 Pearso
Python 24 次浏览
该算法主要用于计算两个文本之间的相似度，其中 str_split 函数经过优化，增强了其对汉字的处理能力。
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WordSIMilarity 是一种专注于短文本语义理解的相似度计算方法。不同于传统的基于字符匹配的方法，WordSIMilarity 深入分析文本的语义信息，能够更准确地判断两个短文本之间的语义相似程度。这对于信息检索、问答系统、文本分类等自然语言处理任务具有重要意义。
JavaME 26 次浏览
基于笔画的文本相似度词集构建方法 这种方法通过分析汉字的笔画数来确定词语之间的相似性。其基本原理是，笔画数相近的汉字在形状上可能具有相似性，进而可能表达相近的语义。 构建步骤： 文本分词： 将文本分割成独立的词语。 笔画计数： 计算每个词语中所有汉字的笔画数总和。 词集划分： 根据笔画数将词语划分
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