数据稀疏造句

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同时采用了回退式参数平滑算法来解决了一阶隐马尔可夫模型的数据稀疏问题。
基于统计的汉语自动分词方法存在训练数据稀疏的问题，而人工标注工作量过大又制约着语料库规模的进一步扩大。
本文针对现有数据挖掘方法在很多情况下难以推广应用，例如对于有噪声的数据、有冗余的信息、数据不完整、数据稀疏等情况下，这些传统算法的使用效果往往不佳。
本文通过对当前b2c网站的电子商务个性化推荐系统分析,发现传统的推荐系统有如下问题:数据稀疏性问题,用户购买或评分的只占总商品数的1 %左右;新项目问题,对于未被购买或评分的新商品、新用户一般不能进行推荐;推荐方法单一、数据处理耗时过长以及推荐精度不高的问题。
另外还对标注模型从两方面作了优化，由于词汇特征向量的特殊作用，本文对特征词汇采用层次聚类来提高其分类精度；另一方面，引入规则来进一步丰富细分类标注信息，减少数据稀疏等问题，并且引入置信度来选择统计与规则的优先关系。
用数据稀疏造句挺难的，這是一个万能造句的方法

其他语种

数据稀疏的英语：data sparse

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