《表1 长三角在线旅游产品名称中文分词后总词频(部分)》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
产品名称经过ROST分析软件处理后，得到词汇602个，详见表1。
| 图表编号 | XD00206118600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.07.20 |
| 作者 | 金丽娇 |
| 绘制单位 | 三江学院文化产业与旅游管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 长三角在线旅游产品命名Apriori建模分析结构表》2020.07.20
- 《表2 长三角在线旅游产品命名关键词布尔型矩阵(部分)》2020.07.20
- 《表2 i Schools联盟院校的英文名称、中文名称及URL(部分)》2020.07.01
- 《表1 实验数据简介：中文在线评论中的产品新属性识别研究》2020.05.26
- 《表2 词云参数：中文文本分词及其可视化技术研究》2020.04.25
- 《表3 中文分词相关的多任务联合模型文献分析》2020.03.25
- 《表4 排名前20的初步分词词频统计》2019.12.01
- 《表1 字位标注示例：无池化层卷积神经网络的中文分词方法》2020.01.15
- 《表1 中文分词部分词库对照表》2019.11.25
- 《表4 中文分词器对比分析》2019.11.10
- 《表3 特征模板：电商领域中有关物流评价中文分词的研究》2019.11.20
- 《表1 三类型党内法规文本的分词情况和词频统计结果(1)》2019.09.15
- 《表3 不同分词结果对比：基于深度学习和迁移学习的领域自适应中文分词》2019.09.01
- 《表1 相关分词规定：基于深度学习和迁移学习的领域自适应中文分词》2019.09.01
- 《表1 微博评论中文分词例表》2019.08.11
- 《表1 1 基于不同中文分词方法计算的业务相似公司消息》2019.06.08
- 《表2 分词结果示例：基于深度神经网络模型的中文分词方案》2019.09.05
- 《表1 不同中文分词方案的性能比较》2019.09.05
- 《表1 部分分词结果：基于机器学习的汽车产品情感分析》2018.02.10
- 《表2人本管理业务层面文本数据分词与词频统计结果 (高频词汇)》2018.12.08