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潜在语义分析的供求信息自动匹配算法

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本节首先介绍一般服务的一些特点，以及现有的服务模式和方法语义 。在此基础上 ， 重点分析了地理空间信息网络服务的可能方面以及语义适合它们的描述模型和方法，服务级别描述描述了服务的相关信息，WSDL不能很好的表达WebService的语义信息，也不能很好的解释logo所表达的语 。

1、人工智能包含什么内容人工智能(ArtificialIntelligence)是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学 。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统 。人工智能 。它是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学 。

2、NLP之文本分类作为NLP领域最经典的使用场景之一，文本分类积累了很多实现方法 。在这里，我们主要根据是否使用深度学习方法将文本分类分为以下两类:随着统计学习方法的发展，特别是90年代以后，互联网上的在线文本数量增加，机器学习的学科出现，一套解决大规模文本分类问题的经典游戏逐渐形成，现阶段的主要套路是人工特征工程 浅层分类模型 。整个文本分类问题分为两部分:特征工程和分类器 。

【潜在语义分析的供求信息自动匹配算法】在基于传统机器学习的文本分类中，我们通常将特征工程分为三个部分:文本预处理、特征提取和文本表示 。文本预处理是从文本中提取关键字来表示文本的过程 。中文文本预处理主要包括两个阶段:文本分割和去停用词 。文本分割是因为很多研究表明特征粒度要比词粒度好很多(其实很好理解 ， 因为大部分分类算法都没有考虑词序信息，基于词粒度的“ngram”信息明显丢失太多) 。

3、舆情预警信息一般都是如何实施判断的?舆情预警的意义在于，从危机事件的症状出现到感知到危机造成的损失这段时间内，涉及到及时了解网络舆情，尤其是负面舆情 ， 提前做出应对措施，从而有效化解网络舆情危机 。在实践中，大数据已经能够解决这个问题 。在清博的舆情大数据系统中，有一个专门针对舆情预警指数的POI指数 。该指数中的负面POI指数是对负面舆情跨平台传播热度的综合评估 。负面信息传播趋势越高，信息需要预警指数越高，所以这里说两点 ， 一是信息的情感属性判断，二是传播态势判断 。

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