计算机软件技术发展中的注意事项

作者:论文空间  栏目:计算机论文     更新时间:2019-09-17 09:58   浏览

 
 
  随着计算机技术的逐步发展,大数据、人工智能等领域的逐渐兴起,使用计算机技术处理、分析人类语言成为可能。目前有关自然语言处理的研究中,大多集中在对当代新闻语料、日常对话语料和新媒体语料的处理分析,对古代经典文本的研究涉及较少。部分人文社科研究者还在使用手工统计等方法分析文本, 时间成本投入巨大、错误率高,研究效率较低。因此,借助计算机技术,数字化的分析古代经典文本的特征,以辅助人文社科研究者进行科研工作,有着显而易见的价值。不仅如此,对古代经典文本的处理和分析,还有助于构造相关领域的知识图谱,进而提升使用深度学习技术的自然语言处理方法对中文文本的语义理解能力。
  【关键词】古籍 文本特征 字频逆文本频率
  2本文结合自然语言处理技术, 以《庄子》内七篇文本为例,计算词频和逆文本频率指数,进而智能化地得到了文本的字频分布和不同篇目的文本内容特征信息。该方法意在尝试运用计算机技术辅助古籍研究,取得了较好的效果。
  基于统计的文本内容特征
  常见的文本特征包括字符数、非重复字数、词数、标点符号数等。然而,这些传统的统计特征不能刻画出文本所蕴含的内容信息,对文本分析的辅助作用极其有限。因此,需要引入自然语言处理技术中的词频和逆文本频率等工具来描述文本内容的特征。
  2.1 词频
  所谓词频 (Term Frequency, TF),即某个词汇在一段文本中的出现频率。将某段文本 p 的总词数记为 c(p)、某个词汇 w 在该段文本中出现的次数记为 c(w),则 w 在该段文本中的词频为:
  通过统计词频,可以观测到一段文本中最常出现的词汇以及词汇频率分布情况,进而刻画这段文本的语言学特征。
  2.2 逆文本频率
  逆文本频率 (Inverse Document Frequency, IDF) 可以反应一个词汇在文本中的常见程度。记全部语料的文本总数为 |d|,出现某一词汇的文本总数为 |n|,其中 n 为 d 中包含词汇 w 的文档,则词汇 w 的逆文本频率为:
  基于统计的文本内容特征提取依赖于词汇的频率。一些常用词在全部文档中都有很高的出现次数。这些词虽然词频很高,但并不具备较强的区分能力。逆文本频率可以很好的刻画一个词汇在全部文档中的独特性。词汇的独特性和文本的内容特征高度相关。因此,引入逆文本频率可以很好的反映出某个词在全部文档中的内容区分能力。
  2.3 TF-IDF值
  将某个词汇的词频与逆文本频率相乘,即可得到该词汇的 TF-IDF 值,即:
  4.3 企业信息决策
  在企业开展信息决策的工作时,合理的应用计算机软件技术制定相应的信息解决方案,为企业提供相关的管理软件,进能够对企业风险进行有效额分析,并且能够获取用户信息、开展网络销售等工作。伴随着大数据时代的发展,为了能够促使企业决策更加高质量,则必须通过计算机软件实行。首先是抽样工作,主要是为了检测产品的数据是否一致,有效的控制产品的质量,进而为用户提供高质量的服务。其次是探索与开发,这步骤主要是为了能够根据产品的异常数值以及关联性,对其展开数据的分析工作,促使工作人员与用户对数据有一定的认识。
  5 计算机软件技术发展中的注意事项
  5.1 信息通信层面
  在计算机软件技术发展的过程中,为了降低客源的流失,则需要合理的应用 IBMSPSS 预测分析软件,进而能够将运行过程中出现的问题寻找,进而采取相应的措施解决。例如,
  在通信行业中,运营商可以利用计算机然间技术对客户的资料整理与划分,并运用大数据分析客户的基本习惯,进而根据客户的需求开展服务。因此,在未来发展的过程中,必然会将大数据与计算机技术相结合应用,进而能够发挥更加高效的作用。
  5.2 企业信息解决问题分析
  为了能够有效的解决企业信息出现的问题,则需要在应用计算机技术时,寻找其中的不足,并整合每个环节容易出现的问题。利用大数据时代的特征,采取有效的措施与方法,将出现问题的区域解决,为客户带来相应经济效益。
  6 结束语
  总而言之,在科技高速发展的社会,计算机技术软件在大数据应用的过程中,应该从多方面进行考虑,并且不断的完善自身的缺陷, 提高自身的技术水平。进而能够为更多的用户带来相对应的经济效益,伴随着人们广泛的应用,只有适应时代的发展并满足用户的需求, 才能够持续稳定的发展,进而使计算机技术软件更加先进,促使国民经济发展的迅速。
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