categorization

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    有谁知道优秀的开源文本分类模型吗?我了解斯坦福分级机构,Weka,Mallet等,但他们都需要培训。 我需要将新闻报道分为体育/政治/健康/游戏等。那里有没有预先训练过的模型? 炼金术,OpenCalais等都不是选项。我需要开源工具(最好用Java)。

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    我有一张有20列的表格,我喜欢将其分类; 0-25 --> 1 25-50 --> 2 50-75 --> 3 75-100 --> 4 我更喜欢不使用20 case ... when语句。任何人谁知道如何更有效地动态&?可以是SQL或PL/SQL。 我尝试了一些PL/SQL,但我没有看到一个简单的方法来使用列名作为变量。 非常感谢。 弗兰斯

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    我有一个使用案例,聊天文本将被分类。我想在Apache OpenNLP中使用DocumentCategorizer对聊天进行分类。但为此,我必须拥有应该已经分类的聊天室的训练数据。我是否需要手动对数百个聊天进行分类以准备培训和测试数据?我还可以做些什么?我打算聊天类别是服务相关的问题。然后这个类别列表将是域特定的。该数据的提供者应该向我提供分类的聊天数据吗? 提前致谢。

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    我需要根据两个因素创建一个基于变量的变量(人们希望这是可能的)。 比方说,我有数据:使用性别和具体agegroup中值(例如,当agegroup = 1,性别= 1,中位数 d <- data.frame ( agegroup = c(2,1,1,2,3,2,1,3,3,3,3,3,1,1,2,3,2,1,1,2,1,2,2,3) , gender = c(2,2,2,2,2,

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    介绍 在试图做一个曲线图上节点的一些cathegorization(将呈现differenty),我发现自己面临着以下问题: 的问题 鉴于元件S = {0, 1, ... M}超集和非不相交子集其T_i若干n,与0 <= i < n,什么是最好的ALG算法找出该集合的分区S,称为P? P = S是所有脱节分区原超S的P_j的工会,与0 <= j < M,使得对所有的元素x in P_j,每x有“父

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    我有单词字典和它们出现的次数(字符串,int)。 我需要再取此信息,并按照字母顺序catorgorizing话后或frequency.The其显示到GUI分类将显示与 “字字母_开始”启动或wtih 然后 “发生_倍词”显示正确的信息。然而,单词显示也必须格式化为用户可以更改的不同数量的列(1-6)。 主要我在寻找关于如何对信息进行分类和格式化的任何建议。 *另外,我必须使用通过LINQ排序的字典

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    选择的Django 1.4版应用程序,我一直在寻找一个Django项目一个标签/分类的应用程序。在过去,我使用了django-tagging和django-taggit。看起来他们没有被积极维护。我还看到了其他一些,但是他们没有维护这两者的功能。 那种项目,我正在为过去的一年中并没有要求标注一样的功能,因此,我的脱节在这个领域的。 于是开始编写自己的应用程序我想之前我会问强大的社区#1如果有任何保

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    我正在为一个用于umbraco的简单项目工作,而且我需要一个类别部分。这就是为什么我开始为类别创建页面的原因。在网站中,我使用终极选择器来选择类别。在此之前,一切都很好,我可以看到我在网站页面中选择的类别。 Websites - XXX - YYY - ZZZ - ... Categories - Fashion - Electronics - ... 我的问题是列出时尚类别页

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    我想创建一个wiki,其内容可以因此可能应该清楚地按类别分开,出于搜索能力和清晰度的原因。 让我们来看一个wiki的例子,其中每个站点都会描述一个电影导演在给定时间点的情况。我将拥有组织逻辑如下的页面:Year > Month > director's situation,还有Year > Month > Day > director's situation和Year > director's s

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    假设我有一定数量的字符串,说n,以随机顺序存储在一个数组中。有几个,比如m1,是string1和m2的anagrams是string2等等的anagrams。 将一个有效的算法分离出特定字符串的字符串并确定每个字符串的字符串数量会是多少?