Web文檔數據質量指標體系和評估方法
大?。?/span>0.56 MB 人氣: 2017-11-22 需要積分:0
為了更好地評估Web文檔數據質量,提出一種基于PAC-Baves理論的Web文檔質量評估指標體系和評估方法。PAC-Bayes理論融合了PAC理論和貝葉斯定理,在充分利用樣本先驗信息的基礎上,推導出了最緊的泛化風險邊界,用于衡量學習算法的泛化性能。首先闡述了文檔數據質量評估的研究現狀,介紹了PAC-Baves理論框架及其在支持向量機上的應用;其次提出一種基于PAC-Baves理論的Web文檔數據質量評估方法(DQAPB),將SVM算法及其PAC-Baves邊界應用于Web文檔的質量評價中,并構建了基于PAC-Baves理論的Web文檔質量評估指標體系;最后采用Wikipedia文檔進行實驗,實驗結果表明該方法具有簡便快速、穩定性和魯棒性較強的優點。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
Web文檔數據質量指標體系和評估方法下載
相關電子資料下載
- 支持HPM6E00!HPMicro Pintool Web v0.3.1正式上線! 30
- DePIN邁入新階段:從Web3”小眾賽道”到企業”創新神器”,萬億市場尚待開發 68
- 鴻蒙ArkTS聲明式組件:Web 54
- 基于圖撲 HT for Web 實現拓撲關系圖 118
- 華為云 618 營銷季 Web 及移動 App 上云體驗,助力軟件行業創新發展 255
- 如何使用nginx反向代理功能?保姆級教程! 152
- 鴻蒙開發網絡管理:ohos.net.webSocket WebSocket連接 161
- 如何移植libwebsockets 1208
- java開發的一套多端展示:web端、saas端、家長端、教師端 133
- macOS版LightSpy監控系統利用WebKit漏洞竊取用戶數據 274