文本分布式表达模型中共现关系和聚合关系的区别是什么?
来源：动视网
责编：小OO
时间：2024-09-09 14:59:12
文本分布式表达模型中共现关系和聚合关系的区别是什么?
1、性质：共现关系是一种统计关系，可以通过计算词语之间的共现频率或概率来得到。而聚合关系是一种语义关系，是基于词语之间的语义相似性或功能相似性来确定的。2、计算方法：共现关系的计算方法包括互信息、余弦相似度、Jaccard相似度等。而聚合关系的计算方法包括基于词袋模型的TF-IDF、基于潜在语义分析的LSA、基于深度学习的神经网络模型等。
导读1、性质：共现关系是一种统计关系，可以通过计算词语之间的共现频率或概率来得到。而聚合关系是一种语义关系，是基于词语之间的语义相似性或功能相似性来确定的。2、计算方法：共现关系的计算方法包括互信息、余弦相似度、Jaccard相似度等。而聚合关系的计算方法包括基于词袋模型的TF-IDF、基于潜在语义分析的LSA、基于深度学习的神经网络模型等。
区别如下：
1、性质：共现关系是一种统计关系，可以通过计算词语之间的共现频率或概率来得到。而聚合关系是一种语义关系，是基于词语之间的语义相似性或功能相似性来确定的。
2、计算方法：共现关系的计算方法包括互信息、余弦相似度、Jaccard相似度等。而聚合关系的计算方法包括基于词袋模型的TF-IDF、基于潜在语义分析的LSA、基于深度学习的神经网络模型等。
文本分布式表达模型中共现关系和聚合关系的区别是什么?
1、性质：共现关系是一种统计关系，可以通过计算词语之间的共现频率或概率来得到。而聚合关系是一种语义关系，是基于词语之间的语义相似性或功能相似性来确定的。2、计算方法：共现关系的计算方法包括互信息、余弦相似度、Jaccard相似度等。而聚合关系的计算方法包括基于词袋模型的TF-IDF、基于潜在语义分析的LSA、基于深度学习的神经网络模型等。
