急：高分求助：水处理一级反渗透加还原剂亚硫酸氢钠后为什么ORP会升高？ 各种原水中均含有一定浓度的悬浮物和溶解性物质。悬浮物主要是无机盐、胶体和微生物、藻类等生物性颗粒。溶解性物质主要是易溶盐（如氯化物）和难溶盐（如碳酸盐、硫酸盐和。
如何用 word2vec 计算两个句子之间的相似度？ 看了下 word2vec，貌似只能计算词之间的相似度，不能计算 setence 之间的相似度？有人说将 sentence 里的…
文本挖掘的方法主要有哪些？ 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量。每天所产生的信息量正在迅猛增加，而这些信息基本都是非结构化的海量文本，它们无法轻易由计算机处理与感知。因此，我们需要一些高效的技术和算法来发现有用的模式。文本挖掘近年来颇受大众关注，是一项从文本文件中提取有效信息的任务。由于以各种形式（如社交网络、病历、医疗保障数据、新闻出版等）出现的文本数据数量惊人，文本挖掘（TM）近年来颇受关注。IDC在一份报告中预测道：截至到2020年，数据量将会增长至400亿TB（4*(10^22)字节），即从2010年初开始增长了50倍[50]。文本数据是典型的非结构化信息，它是在大多数情况下可产生的最简单的数据形式之一。人类可以轻松处理与感知非结构化文本，但机器显然很难理解。不用说，这些文本定然是信息和知识的一个宝贵来源。因此，设计出能有效处理各类应用中非结构化文本的方法就显得便迫在眉睫。目前现在的文本挖掘方法主要有：1.信息检索（Information Retrieval，IR）：信息检索是从满足信息需求的非结构化数据集合中查找信息资源（通常指文档）的行为。2.自然语言处理（Natural Language 。
什么是「自然语言处理」？ 本问题被收录至活动「十万个是什么」中。活动时间：11/29-12/14活动规则：大于 200 字的客观事实定义，…
奇异值的物理意义是什么？ 奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟…
