《表3 TF-ITF算法下的环保关键词表》
当某个字词整体出现概率较低但在某一篇文件中出现的频率较高时,该词则具有很好的类别区分能力,并可以作为这一篇政策文献中的关键字。研究使用TF-IDF算法对123篇文章的关键词进行提取并按年份进行合并,得到每一年份的年度环保关键词(见表3)。
图表编号 | XD00188616700 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2018.07.01 |
作者 | 张卉、张捷 |
绘制单位 | 南京大学地理与海洋科学学院、南京大学地理与海洋科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
当某个字词整体出现概率较低但在某一篇文件中出现的频率较高时,该词则具有很好的类别区分能力,并可以作为这一篇政策文献中的关键字。研究使用TF-IDF算法对123篇文章的关键词进行提取并按年份进行合并,得到每一年份的年度环保关键词(见表3)。
图表编号 | XD00188616700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.07.01 |
作者 | 张卉、张捷 |
绘制单位 | 南京大学地理与海洋科学学院、南京大学地理与海洋科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |