semantic indexing中文是什么意思

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語義索引

latent semantic indexing 隱義語索引
latent semantic indexing model 潛語義標(biāo)引模型
indexing 標(biāo)定指數(shù); 分度轉(zhuǎn)換角度轉(zhuǎn)位指標(biāo) 指數(shù) 編制指數(shù) 變址標(biāo)刻度標(biāo)行標(biāo)引加下標(biāo); 分度轉(zhuǎn)位; 加標(biāo)記; 索引法; 他度法; 指標(biāo)化; 指度; 指數(shù)；分度法；轉(zhuǎn)位；變址；加下標(biāo)；編索引; 指數(shù)化
semantic adj. 語義(學(xué))的。
abstract and indexing 文摘索引
acceptable indexing 可接受標(biāo)號; 可接受標(biāo)記
algorithm indexing 算法索引
alternate indexing 其它索引
angular indexing 角分度法
asigned indexing 賦詞標(biāo)引方式
aspect indexing 方向性檢索; 特征索引
assignment indexing 賦詞標(biāo)引; 賦值索引; 指派索引
associative indexing 相關(guān)索引
automatic indexing 自動編標(biāo)索引; 自動編標(biāo)引; 自動編索引; 自動變址; 自動標(biāo)引; 自動分度; 自動檢索; 自動索引
card indexing 卡片索引編排法
classified indexing 分類標(biāo)引
com indexing 計算器輸出微影索引
compound indexing 復(fù)合分度法; 復(fù)式分度法
consecutive indexing 相鄰指數(shù)
controlled indexing 受控標(biāo)引
coordinate indexing 對等檢索組配標(biāo)引; 相關(guān)標(biāo)引; 相關(guān)索引; 信息加下標(biāo); 坐標(biāo)檢索法; 座標(biāo)檢索
coordinated indexing 坐標(biāo)法加標(biāo)
correlation indexing 語句信息標(biāo)號
correlative indexing 相關(guān)檢索; 相關(guān)索引; 語句信息標(biāo)號, 尾接指令, 信息加下標(biāo), 相關(guān)標(biāo)引
cross indexing 對照索引; 交叉索引; 轉(zhuǎn)帳資料

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例句與用法

Latent semantic indexing and its applications in chinese text processing
隱含語義索引及其在中文文本處理中的應(yīng)用研究
5 hull d a . improving text retrieval for the routing problem using latent semantic indexing . in proc
即在句子中頻繁同時出現(xiàn)的詞，并將其作為文檔的特征詞組。
Research on semantic indexing system and semantic retrieval model for chinese medical information based on multilayer conceptual semantic network structure
基于多層次概念語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中文醫(yī)學(xué)信息語義標(biāo)引體系和語義檢索模型研究
This paper proposes a method, called tckm ( task-circumstance-based km ), which adopts the structural description oriented to task circumstance as the semantic indexes for the suitability of information body content and the query requirement of work practice, hence can solve effectively this problem
本文提出的基于任務(wù)情景的知識管理方法tckm，以面向任務(wù)情景的結(jié)構(gòu)化描述作為信息體內(nèi)容適用性和工作實踐查詢需求的語義索引，可以有效地解決這一挑戰(zhàn)性問題。
Under such background, this paper proposes a method, called tckm ( task-circumstance-based km ), which adopts the structural description oriented to task circumstance as the semantic indexes for the suitability of information body content and the query requirement of work practice, hence can solve effectively this problem
在此背景下，本文提出的基于任務(wù)情景的知識管理方法tckm，以面向任務(wù)情景的結(jié)構(gòu)化描述作為信息體內(nèi)容適用性和工作實踐查詢需求的語義索引，可以有效地解決這一挑戰(zhàn)性問題。
This paper researches and discusses the theory of latent semantic index, include the theory of single value decompose and word-document matrix . in this paper the author discusses the application of latent semantic index in chinese document clustering based on latent semantic index, researches and discusses vector space model, latent semantic index, electronic dictionary, word-splitting and the algorithm of k-means . this paper presents a improved structure of electronic dictionary and a improved algorithm of word-spliting
本文對潛在語義索引模型進(jìn)行系統(tǒng)的研究和探討，包括奇異值分解等相關(guān)矩陣?yán)碚?、詞-文檔矩陣等；同時本文研究和探討了潛在語義索引模型在中文文本聚類中的具體應(yīng)用和實現(xiàn)，包括文本間相似度的度量、詞-文檔矩陣、奇異值分解的具體實現(xiàn)；同時本文對中文文本聚類所涉及的其他一些中文處理技術(shù)，包括向量空間模型、電子字典、切詞、k-means聚類算法等也進(jìn)行了研究和探討。
This paper researches and discusses the theory of latent semantic index, include the theory of single value decompose and word-document matrix . in this paper the author discusses the application of latent semantic index in chinese document clustering based on latent semantic index, researches and discusses vector space model, latent semantic index, electronic dictionary, word-splitting and the algorithm of k-means . this paper presents a improved structure of electronic dictionary and a improved algorithm of word-spliting
本文對潛在語義索引模型進(jìn)行系統(tǒng)的研究和探討，包括奇異值分解等相關(guān)矩陣?yán)碚摗⒃~-文檔矩陣等；同時本文研究和探討了潛在語義索引模型在中文文本聚類中的具體應(yīng)用和實現(xiàn)，包括文本間相似度的度量、詞-文檔矩陣、奇異值分解的具體實現(xiàn)；同時本文對中文文本聚類所涉及的其他一些中文處理技術(shù)，包括向量空間模型、電子字典、切詞、k-means聚類算法等也進(jìn)行了研究和探討。
This paper researches and discusses the theory of latent semantic index, include the theory of single value decompose and word-document matrix . in this paper the author discusses the application of latent semantic index in chinese document clustering based on latent semantic index, researches and discusses vector space model, latent semantic index, electronic dictionary, word-splitting and the algorithm of k-means . this paper presents a improved structure of electronic dictionary and a improved algorithm of word-spliting
本文對潛在語義索引模型進(jìn)行系統(tǒng)的研究和探討，包括奇異值分解等相關(guān)矩陣?yán)碚摗⒃~-文檔矩陣等；同時本文研究和探討了潛在語義索引模型在中文文本聚類中的具體應(yīng)用和實現(xiàn)，包括文本間相似度的度量、詞-文檔矩陣、奇異值分解的具體實現(xiàn)；同時本文對中文文本聚類所涉及的其他一些中文處理技術(shù)，包括向量空間模型、電子字典、切詞、k-means聚類算法等也進(jìn)行了研究和探討。
This paper researches and discusses the theory of latent semantic index, include the theory of single value decompose and word-document matrix . in this paper the author discusses the application of latent semantic index in chinese document clustering based on latent semantic index, researches and discusses vector space model, latent semantic index, electronic dictionary, word-splitting and the algorithm of k-means . this paper presents a improved structure of electronic dictionary and a improved algorithm of word-spliting
本文對潛在語義索引模型進(jìn)行系統(tǒng)的研究和探討，包括奇異值分解等相關(guān)矩陣?yán)碚?、詞-文檔矩陣等；同時本文研究和探討了潛在語義索引模型在中文文本聚類中的具體應(yīng)用和實現(xiàn)，包括文本間相似度的度量、詞-文檔矩陣、奇異值分解的具體實現(xiàn)；同時本文對中文文本聚類所涉及的其他一些中文處理技術(shù)，包括向量空間模型、電子字典、切詞、k-means聚類算法等也進(jìn)行了研究和探討。

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