我们表示第i项其中,,所以,所以我们建立了QA与X的似然线性关系，                                                                                    (13) 最大似然估计QA就是等价最大似然估计X，（2）通过边际化联合概率,得到,基于总体的模板t和谓语p，似然如公式（14），我们阐述整个过程如图4，

摘要 鉴于互联网技术的进步，我们现在可以很容易地从CNN.com等新闻网站上获取任何正在发生的事件的数百或数千条新闻报道，但信息量太大，我们无法捕捉到蓝图。信息检索技术，如主题检测和跟踪技术，能够将新闻故事组织成事件，在一个主题中以扁平的层次结构进行组织。然而，他们无法呈现事件之间复杂的进化关系。我们不仅有兴趣了解重大事件是什么，而且还想了解它们是如何在主题中发展的。它有利于鉴别开创性事件，中间

首先在命令行窗口中进入python编辑环境，输入 >>import nltk>>nltk.download() 然后加载出： 在Corpora中所有的文件下载到C:\nltk_data中，大小在2.78G左右。 然后开始对其玩弄啦。 加载 from nltk.corpus import reutersfiles = reuters.fileids()#print(files)wo

导读 这是一篇发表于2018年的IEEE文章，论文题目为《Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora》，意为从大量语料中自动挖掘短语。 选题背景 1. 短语挖掘任务： 在语料中自动提取高质量短语（科学术语和通用实体等），举例：information extraction/retrieval, taxonomy construction