基于增强语言表示模型的网络新闻长文本分类的研究

基于网络实时新闻内容数据,对一份具有时效的中文长文本数据集进行了新闻主题分类。利用年度关键词增强的分词方案提升分词精度,采用一种长文本压缩方法处理中文长文本的特殊数据,具体方法为选择关键句并利用TF-IDF算法提取长文本中关键词,再将组合的新文本进行词向量训练。最后,采用增强的语言表示模型进行新闻主题分类,并与6种机器学习和深度学习模型进行对比评估,评价指标为召回率、准确率、精度和F1分数等。实验结果表明:本文的模型可通过提取16个重要词对实时新闻长文本进行有效的分类。

浅谈几何概型在高考中的应用

几何概型的基本特点是：在每次随机试验中,不同的试验结果有无限多个,即基本事件有无限个;在这个随机试验中,每个试验结果出现的可能性相等,即基本事件的发生是等可能的。古典概型与几何概型在某种意义上说又是相同的,因为它们的数学本质是一样的,属于同样的数学模型.我们可以化无限为有限,化抽象为具体,从而化几何概型为古典概型加以解决。几何概型在近几年的高考中出现的频率逐步加大,下面结合几个实例分析说明几何概型在高考中的应用。

例谈定义法的应用

定义法，顾名思义就是利用所给定义来求解或证明题目的一种方法，在数学中有着广泛的应用．本文通过实例来说明定义法在数学中的应用，看看定义法求解题目所带来的效果．