向量空间模型中,用一个()表示语义。A.距离B.特征C.数字D.向量
题目
向量空间模型中,用一个()表示语义。
A.距离
B.特征
C.数字
D.向量
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第1题：
自然语言处理中为了计算文档之间的相似度，往往需进行文档的量化表示，下面关于BOW（即Bag-Of-Words model）和VSM（Vector Space Model）的描述正确的是：
A.BOW，即词袋模型。即为了计算文档之间的相似度，假设可以忽略文档内的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合###SXB###B.VSM，即向量空间模型。是一种表示文本文档的数学模型。将每个文档表示成同一向量空间的向量###SXB###C.在VSM，即向量空间模型中，所有文档的向量维度的数目都相同###SXB###D.其它答案都不对C解析：自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。故答案为C。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。 -
第2题：
2、关于文档的向量表示模型，采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是
A．传统文档的表示一般采用词袋BOW模型，表示为高维向量
B．深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量
C．深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象
D．传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象
深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象 -
第3题：
5、在文本检索中，统计语言模型属于（）。
A．向量空间模型
B．概率模型
C．语义模型
D．特征模型
概率模型 -
第4题：
自然语言处理中为了计算文档之间的相似度，往往需进行文档的量化表示，下面关于BOW（即Bag-Of-Words model）和VSM（Vector Space Model）的描述正确的是：
A.BOW，即词袋模型。即为了计算文档之间的相似度，假设可以忽略文档内的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合#B.VSM，即向量空间模型。是一种表示文本文档的数学模型。将每个文档表示成同一向量空间的向量#C.在VSM，即向量空间模型中，所有文档的向量维度的数目都相同#D.其它答案都不对人工智能 -
第5题：
23、自然语言处理中为了计算文档之间的相似度，往往需进行文档的量化表示，下面关于BOW（即Bag-Of-Words model）和VSM（Vector Space Model）的描述正确的是：
A.BOW，即词袋模型。即为了计算文档之间的相似度，假设可以忽略文档内的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合#B.VSM，即向量空间模型。是一种表示文本文档的数学模型。将每个文档表示成同一向量空间的向量#C.在VSM，即向量空间模型中，所有文档的向量维度的数目都相同#D.其它答案都不对BOW，即词袋模型。即为了计算文档之间的相似度，假设可以忽略文档内的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合;VSM，即向量空间模型。是一种表示文本文档的数学模型。将每个文档表示成同一向量空间的向量;在VSM，即向量空间模型中，所有文档的向量维度的数目都相同