Modèle word article de journal

T2-revue internationale des sciences de la qualité et des services ce document est le troisième d`une série sur les compétences d`écriture manuscrite, publié dans le journal indien de psychiatrie. Des articles précédents ont proposé des suggestions sur la façon d`écrire un bon rapport de cas [1] et comment lire, écrire ou réviser un document sur les essais contrôlés randomisés. [2, 3] le présent document examine comment les auteurs peuvent écrire un bon résumé lors de la préparation de leur manuscrit pour une revue scientifique ou une présentation de conférence. Bien que l`objectif principal de ce document est le jeune chercheur, il est probable que les auteurs avec tous les niveaux d`expérience trouveront au moins quelques idées qui peuvent être utiles dans leurs efforts futurs. Le domaine «incorporation de mots» est-il applicable à cet article? Oui non la représentation textuelle peut mapper le texte dans un espace vectoriel pour une utilisation ultérieure dans les calculs numériques et les tâches de traitement. L`incorporation de mots est un élément important de la représentation textuelle. La plupart des modèles existants d`incorporation de mot se concentrent sur l`écriture et utilisent le contexte, le poids, la dépendance, la morphologie, etc., pour optimiser la formation. Cependant, du point de vue linguistique, la langue parlée est une expression plus directe de la sémantique; l`écriture n`a de sens que comme un enregistrement de la langue parlée. Par conséquent, cet article propose le concept d`un modèle d`incorporation de mots (PWE) qui intègre l`information vocale dans la formation pour appliquer pleinement les rôles de la parole et de l`écriture au sens. Ce document utilise la langue chinoise, la langue anglaise et l`espagnol comme exemples et présente plusieurs modèles qui intègrent les caractéristiques de prononciation de mot dans l`incorporation de mot. Les expériences de similitude de mots et de classification de texte montrent que le PWE surpasse le modèle de base qui n`inclut pas les informations vocales. La langue est un entrepôt d`images sonores; par conséquent, le PWE peut être appliqué à la plupart des langues. T1-l`effet du bouche-à-oreille sur les émotions et le choix du consommateur Word2vec est un modèle efficace d`incorporation de mot qui utilise un réseau neuronal, tel que proposé par Mikolov et coll.

[6], et comprend le modèle CBOW et Skip-Gram. Le CBOW prédit un mot cible à partir de son contexte, et le modèle Skip-Gram utilise un mot pour prédire son contexte. Le contexte est acquis par une fenêtre coulissante. Étant donné une séquence de mots D = {x1, x2,…, xN}, le CBOW maximise la probabilité de log moyenne suivante: (1) alors que l`objectif du modèle Skip-Gram est indiqué par (2) ici, j est la taille de la fenêtre de contexte.