《表1 Bi-Gram抽取结果(Top 10)》
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《基于PWLR模型的领域新兴趋势识别及其可视化研究》
本研究利用Python的NLTK工具包进行多元词汇Bi-Gram、Tri-Gram抽取,评估所抽取的多元词汇的重要性,利用student_t()、likelihood_ratio()、pmi()和chi_sq()函数分别统计计算Bi-Gram、TriGram的T检验、似然比、PMI和卡方检验分数。Bi-Gram、Tri-Gram抽取以及评分结果(仅列出各个指标得分的Top 10)如表1和表2所示。
图表编号 | XD00224572500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.24 |
作者 | 刘自强、胡正银、许海云、方曙 |
绘制单位 | 南京师范大学新闻与传播学院、中国科学院成都文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院成都文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院成都文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 |
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