ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ຂ້ອຍແນ່ໃຈວ່າເຈົ້າເຄີຍໄດ້ຍິນເລື່ອງປັນຍາປະດິດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄໍາສັບຕ່າງໆເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP).
ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານເຮັດວຽກສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຈັດການຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ, ຖ້າບໍ່ແມ່ນຫລາຍພັນຄົນ, ຕິດຕໍ່ລູກຄ້າທຸກໆມື້.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນການປະກາດໃນສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ອີເມວ, ການສົນທະນາ, ການຕອບແບບສໍາຫຼວດແບບເປີດ, ແລະແຫຼ່ງອື່ນໆບໍ່ແມ່ນຂະບວນການທີ່ງ່າຍດາຍ, ແລະມັນກໍ່ກາຍເປັນເລື່ອງຍາກຫຼາຍເມື່ອໄດ້ຮັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈກັບຄົນເທົ່ານັ້ນ.
ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າປະຊາຊົນຈໍານວນຫຼາຍມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບທ່າແຮງຂອງ ປັນຍາປະດິດ ສໍາລັບວຽກງານປະຈໍາວັນຂອງເຂົາເຈົ້າແລະສໍາລັບວິສາຫະກິດ.
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃຊ້ວິທີການ ຫຼື algorithms ຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອຕີຄວາມຫມາຍພາສາອິນຊີ, ຫນຶ່ງໃນນັ້ນແມ່ນການວິເຄາະຫົວຂໍ້, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄົ້ນພົບຫົວຂໍ້ຕ່າງໆຈາກບົດເລື່ອງຕ່າງໆໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງການວິເຄາະຫົວຂໍ້ເພື່ອໂອນວຽກທີ່ງ່າຍດາຍໃສ່ເຄື່ອງຈັກແທນທີ່ຈະໃຫ້ພະນັກງານທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍເກີນໄປ.
ພິຈາລະນາເວລາຫຼາຍປານໃດທີ່ທີມງານຂອງທ່ານສາມາດປະຫຍັດແລະອຸທິດໃຫ້ກັບວຽກທີ່ສໍາຄັນກວ່າຖ້າຄອມພິວເຕີສາມາດກັ່ນຕອງຜ່ານບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດຂອງການສໍາຫຼວດລູກຄ້າຫຼືບັນຫາການສະຫນັບສະຫນູນທຸກໆເຊົ້າ.
ໃນຄູ່ມືນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້, ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້, ແລະໄດ້ຮັບປະສົບການບາງຢ່າງກັບມັນ.
ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ແມ່ນຫຍັງ?
ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ແມ່ນປະເພດຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມທີ່ສະຖິຕິທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມແລະຄວບຄຸມ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເຕັກນິກແມ່ນໃຊ້ເພື່ອກວດຫາທ່າອ່ຽງໃນ corpus ຫຼືປະລິມານທີ່ສໍາຄັນຂອງຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.
ມັນສາມາດເອົາການເກັບກໍາເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງທ່ານແລະນໍາໃຊ້ວິທີການທີ່ຄ້າຍຄືກັນເພື່ອຈັດຄໍາສັບຕ່າງໆເປັນກຸ່ມຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆແລະຄົ້ນພົບຫົວຂໍ້ຕ່າງໆ.
ມັນເບິ່ງຄືວ່າສັບສົນ ແລະຍາກໜ້ອຍໜຶ່ງ, ສະນັ້ນໃຫ້ເຮົາເຮັດຂັ້ນຕອນການສ້າງແບບຈຳລອງເລື່ອງງ່າຍ!
ສົມມຸດວ່າເຈົ້າກຳລັງອ່ານໜັງສືພິມທີ່ມີຊຸດເຄື່ອງໝາຍສີຢູ່ໃນມືຂອງເຈົ້າ.
ບໍ່ແມ່ນແບບເກົ່າບໍ?
ຂ້າພະເຈົ້າຮັບຮູ້ວ່າໃນທຸກມື້ນີ້, ມີຄົນຈໍານວນຫນ້ອຍໄດ້ອ່ານຫນັງສືພິມໃນການພິມ; ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນດິຈິຕອນ, ແລະຈຸດເດັ່ນແມ່ນສິ່ງທີ່ຜ່ານມາ! ທຳທ່າເປັນພໍ່ ຫຼືແມ່ຂອງເຈົ້າ!
ດັ່ງນັ້ນ, ໃນເວລາທີ່ທ່ານອ່ານຫນັງສືພິມ, ທ່ານເນັ້ນໃສ່ຂໍ້ກໍານົດທີ່ສໍາຄັນ.
ສົມມຸດຕິຖານອີກອັນໜຶ່ງ!
ທ່ານໃຊ້ສີທີ່ແຕກຕ່າງເພື່ອເນັ້ນໃສ່ຄໍາສໍາຄັນຂອງຫົວຂໍ້ຕ່າງໆ. ທ່ານຈັດປະເພດຄໍາທີ່ຂຶ້ນກັບສີແລະຫົວຂໍ້ທີ່ສະຫນອງໃຫ້.
ແຕ່ລະຊຸດຂອງຄໍາທີ່ຖືກຫມາຍໂດຍສີທີ່ແນ່ນອນແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຄໍາສໍາຄັນສໍາລັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງ. ຈໍານວນຂອງສີຕ່າງໆທີ່ທ່ານເລືອກສະແດງໃຫ້ເຫັນຈໍານວນຂອງຫົວຂໍ້.
ນີ້ແມ່ນການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ພື້ນຖານທີ່ສຸດ. ມັນຊ່ວຍໃນຄວາມເຂົ້າໃຈ, ການຈັດຕັ້ງ, ແລະການສະຫຼຸບຂອງການເກັບກໍາຂໍ້ຄວາມຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ, ຮູບແບບຫົວຂໍ້ອັດຕະໂນມັດຕ້ອງການເນື້ອຫາຫຼາຍ. ຖ້າທ່ານມີກະດາດສັ້ນ, ເຈົ້າອາດຈະຢາກໄປໂຮງຮຽນເກົ່າແລະໃຊ້ຕົວຊີ້!
ມັນຍັງເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະໃຊ້ເວລາເພື່ອຮູ້ຈັກຂໍ້ມູນ. ນີ້ຈະໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຮູ້ສຶກພື້ນຖານຂອງສິ່ງທີ່ຮູບແບບຫົວຂໍ້ຄວນຊອກຫາ.
ຍົກຕົວຢ່າງ, diary ທີ່ອາດຈະກ່ຽວກັບການພົວພັນໃນປັດຈຸບັນແລະທີ່ຜ່ານມາຂອງທ່ານ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຄາດຫວັງວ່າການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມຂອງຂ້າພະເຈົ້າຫຸ່ນຍົນ-buddy ຈະມີແນວຄວາມຄິດທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.
ນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານວິເຄາະຄຸນນະພາບຂອງວິຊາທີ່ທ່ານໄດ້ກໍານົດໄດ້ດີຂຶ້ນແລະ, ຖ້າຈໍາເປັນ, ປັບຊຸດຄໍາສໍາຄັນ.
ອົງປະກອບຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້
ຮູບແບບຄວາມເປັນໄປໄດ້
ຕົວແປແບບສຸ່ມ ແລະການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນລວມເຂົ້າກັບການເປັນຕົວແທນຂອງເຫດການ ຫຼືປະກົດການຢູ່ໃນຕົວແບບຄວາມເປັນໄປໄດ້.
ຮູບແບບການກຳນົດໃຫ້ຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ເປັນໄປໄດ້ອັນດຽວສຳລັບເຫດການໃດໜຶ່ງ, ໃນຂະນະທີ່ຕົວແບບຄວາມເປັນໄປໄດ້ສະໜອງການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ເປັນການແກ້ໄຂ.
ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ພິຈາລະນາຄວາມເປັນຈິງທີ່ພວກເຮົາບໍ່ຄ່ອຍມີຄວາມຮູ້ຄົບຖ້ວນສົມບູນກ່ຽວກັບສະຖານະການ. ມີເກືອບສະເຫມີອົງປະກອບຂອງການສຸ່ມທີ່ຈະພິຈາລະນາ.
ຕົວຢ່າງ, ການປະກັນໄພຊີວິດແມ່ນຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນຈິງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ວ່າພວກເຮົາຈະເສຍຊີວິດ, ແຕ່ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າເວລາໃດ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະຖືກກໍານົດບາງສ່ວນ, ແບບສຸ່ມບາງສ່ວນ, ຫຼືແບບສຸ່ມທັງໝົດ.
ການດຶງຂໍ້ມູນ
ການດຶງຂໍ້ມູນ (IR) ແມ່ນໂຄງການຊອບແວທີ່ຈັດຕັ້ງ, ເກັບຮັກສາ, ດຶງຂໍ້ມູນ, ແລະປະເມີນຂໍ້ມູນຈາກບ່ອນເກັບເອກະສານ, ໂດຍສະເພາະຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ.
ເທກໂນໂລຍີຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການ, ແຕ່ວ່າມັນບໍ່ໄດ້ໃຫ້ຄໍາຕອບຢ່າງຊັດເຈນຕໍ່ການສອບຖາມຂອງພວກເຂົາ. ມັນແຈ້ງການມີແລະສະຖານທີ່ຂອງເອກະສານທີ່ອາດຈະສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນ.
ເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນຜູ້ທີ່ຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້. ລະບົບ IR ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຜິດພາດຈະສົ່ງຄືນເອກະສານທີ່ເລືອກເທົ່ານັ້ນ.
ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຫົວຂໍ້
ຫົວຂໍ້ Coherence ໃຫ້ຄະແນນຫົວຂໍ້ດຽວໂດຍການຄິດໄລ່ລະດັບຄວາມຄ້າຍຄືກັນ semantic ລະຫວ່າງຂໍ້ກໍານົດທີ່ມີຄະແນນສູງຂອງຫົວຂໍ້. metrics ເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃນການຈໍາແນກລະຫວ່າງວິຊາທີ່ຕີຄວາມຫມາຍຄວາມຫມາຍແລະຫົວຂໍ້ທີ່ເປັນສິ່ງປະດິດ inference ສະຖິຕິ.
ຖ້າກຸ່ມຂອງຂໍ້ອ້າງຫຼືຂໍ້ເທັດຈິງສະຫນັບສະຫນູນເຊິ່ງກັນແລະກັນ, ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກກ່າວວ່າມີຄວາມສອດຄ່ອງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມເປັນຈິງທີ່ສອດຄ່ອງກັນສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນສະພາບການທີ່ກວມເອົາຂໍ້ເທັດຈິງທັງຫມົດຫຼືສ່ວນໃຫຍ່. "ເກມແມ່ນກິລາທີມ," "ເກມແມ່ນຫຼີ້ນກັບບານ," ແລະ "ເກມຕ້ອງການຄວາມພະຍາຍາມທາງດ້ານຮ່າງກາຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ" ແມ່ນຕົວຢ່າງທັງຫມົດຂອງຊຸດຄວາມເປັນຈິງທີ່ສອດຄ່ອງ.
ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້
ຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນນີ້ສາມາດຖືກປະຕິບັດໂດຍວິທີການຫຼືວິທີການຕ່າງໆ. ໃນບັນດາພວກເຂົາແມ່ນ:
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- ການແຍກຕົວປະກອບມາຕຣິກເບື້ອງທີ່ບໍ່ແມ່ນລົບ (NMF)
- ການວິເຄາະທາງຄວາມໝາຍລັບ (LSA)
- ການວິເຄາະ Semantic Latent Probabilistic (pLSA)
Latent Dirichlet Allocation (LDA)
ເພື່ອກວດຫາຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຫຼາຍບົດເລື່ອງໃນ corpus, ແນວຄວາມຄິດທາງສະຖິຕິ ແລະຮູບພາບຂອງ Latent Dirichlet Allocation ແມ່ນໃຊ້.
ໂດຍໃຊ້ວິທີ Variational Exception Maximization (VEM), ການຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຈາກ corpus ເຕັມຂອງຂໍ້ຄວາມແມ່ນບັນລຸໄດ້.
ຕາມປະເພນີ, ສອງສາມຄໍາສູງສຸດຈາກຖົງຄໍາຖືກເລືອກ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປະໂຫຍກແມ່ນບໍ່ມີຄວາມຫມາຍຫມົດ.
ອີງຕາມເຕັກນິກນີ້, ແຕ່ລະບົດເລື່ອງຈະຖືກສະແດງໂດຍການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຫົວຂໍ້, ແລະແຕ່ລະຫົວຂໍ້ໂດຍການແຈກຢາຍຄໍາທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ການແຍກແທຣິກທີ່ບໍ່ແມ່ນທາງລົບ (NMF)
ມາຕຣິກເບື້ອງທີ່ມີການແຍກຄຸນຄ່າທີ່ບໍ່ແມ່ນທາງລົບແມ່ນວິທີການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດທີ່ທັນສະໄໝ.
ເມື່ອມີຄຸນນະພາບຫຼາຍແລະຄຸນລັກສະນະບໍ່ຊັດເຈນຫຼືມີການຄາດເດົາທີ່ບໍ່ດີ, NMF ແມ່ນມີຜົນປະໂຫຍດ. NMF ສາມາດສ້າງຮູບແບບ, ຫົວຂໍ້, ຫຼືຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນໂດຍການລວມລັກສະນະຕ່າງໆ.
NMF ສ້າງແຕ່ລະລັກສະນະເປັນການປະສົມປະສານເສັ້ນຊື່ຂອງຊຸດຄຸນລັກສະນະຕົ້ນສະບັບ.
ແຕ່ລະຄຸນສົມບັດປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງຄ່າສໍາປະສິດທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງແຕ່ລະຄຸນສົມບັດກ່ຽວກັບຄຸນສົມບັດ. ແຕ່ລະຄຸນລັກສະນະຕົວເລກ ແລະຄ່າຂອງແຕ່ລະປະເພດຄຸນລັກສະນະມີຄ່າສໍາປະສິດຂອງຕົນເອງ.
ຄ່າສຳປະສິດທັງໝົດແມ່ນເປັນບວກ.
ການວິເຄາະ Semantic Latent
ມັນແມ່ນວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເບິ່ງແຍງອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ໃຊ້ເພື່ອສະກັດການເຊື່ອມໂຍງລະຫວ່າງຄໍາທີ່ຢູ່ໃນເອກະສານແມ່ນການວິເຄາະ semantic latent.
ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເລືອກເອກະສານທີ່ເຫມາະສົມ. ຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດຂອງ corpus ຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ.
ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນເຫຼົ່ານີ້ເປັນສິ່ງລົບກວນພື້ນຖານໃນການໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຈໍາເປັນຈາກຂໍ້ມູນ.
ການວິເຄາະ Semantic Latent Probabilistic (pLSA)
ການວິເຄາະ semantic latent probabilistic (PLSA), ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ probabilistic latent semantic indexing (PLSI, ໂດຍສະເພາະໃນວົງການດຶງຂໍ້ມູນ), ແມ່ນວິທີການສະຖິຕິສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນສອງໂຫມດແລະຮ່ວມກັນ.
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄ້າຍຄືກັນກັບການວິເຄາະ semantic latent, ຈາກທີ່ PLSA ເກີດຂື້ນ, ການສະແດງມິຕິລະດັບຕ່ໍາຂອງຕົວແປທີ່ສັງເກດເຫັນສາມາດມາຈາກຄວາມໃກ້ຊິດກັບຕົວແປທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໂດຍສະເພາະ.
Hands-on ກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ໃນ Python
ດຽວນີ້, ຂ້ອຍຈະແນະ ນຳ ເຈົ້າຜ່ານວຽກການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ກັບ Python ພາສາໂປລແກລມ ການນໍາໃຊ້ຕົວຢ່າງຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
ຂ້ອຍຈະສ້າງແບບຈໍາລອງບົດຄວາມຄົ້ນຄ້ວາ. ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຂ້ອຍຈະໃຊ້ຢູ່ນີ້ມາຈາກ kaggle.com. ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຂອງໄຟລ໌ທັງຫມົດທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໃຊ້ໃນວຽກງານນີ້ຈາກນີ້ Page.
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ໂດຍໃຊ້ Python ໂດຍການນໍາເຂົ້າຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ຈໍາເປັນທັງຫມົດ:
ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນການອ່ານຊຸດຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ຂ້ອຍຈະໃຊ້ໃນວຽກງານນີ້:
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດ
EDA (ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສໍາຫຼວດ) ເປັນວິທີການສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ອົງປະກອບການສາຍຕາ. ມັນໃຊ້ການສະຫຼຸບສະຖິຕິແລະການເປັນຕົວແທນຂອງກາຟິກເພື່ອຄົ້ນພົບແນວໂນ້ມ, ຮູບແບບ, ແລະສົມມຸດຕິຖານການທົດສອບ.
ຂ້ອຍຈະເຮັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ເພື່ອເບິ່ງວ່າມີຮູບແບບຫຼືຄວາມສໍາພັນໃດໆໃນຂໍ້ມູນ:
ຕອນນີ້ພວກເຮົາຈະຊອກຫາຄ່າ null ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບ:
ຕອນນີ້ຂ້ອຍຈະວາງແຜນ histogram ແລະ boxplot ເພື່ອກວດເບິ່ງຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປ.
ຈໍານວນຕົວອັກສອນໃນບົດຄັດຫຍໍ້ຂອງຊຸດລົດໄຟແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ໃນລົດໄຟ, ພວກເຮົາມີຢ່າງຫນ້ອຍ 54 ແລະສູງສຸດ 4551 ຕົວອັກສອນ. 1065 ແມ່ນຕົວເລກສະເລ່ຍຂອງຕົວອັກສອນ.
ຊຸດທົດສອບເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍກ່ວາຊຸດຝຶກອົບຮົມນັບຕັ້ງແຕ່ຊຸດທົດສອບມີ 46 ຕົວໃນຂະນະທີ່ຊຸດຝຶກອົບຮົມມີ 2841.
ດັ່ງນັ້ນ, ຊຸດສອບເສັງຈຶ່ງມີຄ່າສະເລ່ຍ 1058 ຕົວອັກສອນ, ເຊິ່ງເທົ່າກັບຊຸດຝຶກອົບຮົມ.
ຈໍານວນຂອງຄໍາສັບໃນຊຸດການຮຽນຮູ້ປະຕິບັດຕາມຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບຈໍານວນຕົວອັກສອນ.
ອະນຸຍາດຢ່າງໜ້ອຍ 8 ຄຳ ແລະສູງສຸດ 665 ຄຳ. ດັ່ງນັ້ນ, ການນັບຄໍາປານກາງແມ່ນ 153.
ຕໍາ່ສຸດທີ່ຂອງເຈັດຄໍາໃນ abstract ແລະສູງສຸດຂອງ 452 ຄໍາໃນຊຸດການທົດສອບແມ່ນຕ້ອງການ.
ປານກາງ, ໃນກໍລະນີນີ້, ແມ່ນ 153, ເຊິ່ງຄືກັນກັບຄ່າປານກາງໃນຊຸດຝຶກອົບຮົມ.
ການນໍາໃຊ້ແທັກສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້
ມີຫຼາຍຍຸດທະສາດການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້. ຂ້ອຍຈະໃຊ້ແທັກໃນບົດຝຶກຫັດນີ້; ໃຫ້ເບິ່ງວິທີການເຮັດແນວນັ້ນໂດຍການກວດເບິ່ງ tags:
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້
- ບົດສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອແນມເບິ່ງຫົວຂໍ້ຂອງເອກະສານ ຫຼືປຶ້ມ.
- ມັນສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອລົບຄວາມລຳອຽງຂອງຜູ້ສະໝັກຈາກການໃຫ້ຄະແນນການສອບເສັງ.
- ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຄວາມສໍາພັນທາງ semantic ລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນຮູບແບບທີ່ອີງໃສ່ກາຟ.
- ມັນສາມາດເສີມຂະຫຍາຍການບໍລິການລູກຄ້າໂດຍການກວດສອບແລະຕອບສະຫນອງຄໍາສໍາຄັນໃນການສອບຖາມຂອງລູກຄ້າ. ລູກຄ້າຈະມີຄວາມເຊື່ອໃນຕົວທ່ານຫຼາຍຂຶ້ນນັບຕັ້ງແຕ່ທ່ານໄດ້ສະຫນອງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມແລະໂດຍບໍ່ມີການເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ hassle ໃດ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມສັດຊື່ຂອງລູກຄ້າເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະມູນຄ່າຂອງບໍລິສັດເພີ່ມຂຶ້ນ.
ສະຫຼຸບ
ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້ແມ່ນການຈັດລຽງແບບຈໍາລອງທາງສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ເພື່ອເປີດເຜີຍ "ວິຊາ" ທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນທີ່ມີຢູ່ໃນຊຸດຂອງບົດເລື່ອງຕ່າງໆ.
ມັນເປັນຮູບແບບຂອງຕົວແບບສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ໃນ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເພື່ອເປີດເຜີຍແນວຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນທີ່ມີຢູ່ໃນຊຸດຂອງບົດເລື່ອງຕ່າງໆ.
ມັນເປັນວິທີການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບ semantic latent ໃນຕົວຫນັງສື.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ