Semantic information ismore important tohumansthan the complicated top的简体中文翻译

Semantic information ismore importa

Semantic information ismore important tohumansthan the complicated topology structure. For example, similar text information in their messages motivates us to conclude in the EZ case that Inez is similar to George, who is definitely a conspirator (for instance,“tired” when describing Inez and “stressed” when describing George). Similar cases can be also found in the 83-people network case: The word “Spanish” from known conspiratorial topic 7 is highly suspicious and appears repeatedly in otherunknowntopics (e.g., topic 2 and 12). The contents about “computer security,” which istreated as part of the key in the whole conspiracy, is also active in many other unknown topics, such as 5 and 15. Hence, it is natural to train acomputer to measure similarities among topics so as to reveal potential information.
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语义信息ismore tohumansthan复杂的拓扑结构的重要。例如,在他们的消息激励着我们类似的文本信息在EZ情况下得出结论,伊内兹类似于乔治,谁肯定是一个阴谋家(例如,“累”描述伊内兹和“强调”当乔治描述时)。类似的情况可以在83人的网络情况下也发现:从已知的阴谋话题7单词“西班牙”是非常可疑,而且在otherunknowntopics反复出现(例如,题目2和12)。关于“计算机安全”,这作为istreated在整个阴谋键的一部分的内容,也活跃在许多其他未知的主题,如5和15因此,很自然地培养<br>以测量主题所以之间的相似性的计算机为揭示潜在的信息。
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语义信息比复杂的拓扑结构对人更重要。例如,他们的信息中类似的文本信息促使我们在 EZ 案例中得出结论,Inez 与乔治相似,乔治绝对是阴谋者(例如,在描述 Inez 时感到"疲惫",在描述乔治时"压力很大")。类似的案例在83人网络案件中也能找到:"已知阴谋主题7中的"西班牙语"一词非常可疑,并反复出现在其他未知主题(例如,主题2和12)。关于"计算机安全"的内容,作为整个阴谋的关键的一部分,也活跃在许多其他未知的主题,如5和15。因此,这是自然训练<br>计算机,以测量主题之间的相似性,以便揭示潜在的信息。
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在复杂的拓扑结构中,语义信息对人类更为重要。例如,他们信息中类似的文本信息促使我们在EZ案例中得出结论,Inez与George相似,George肯定是一个共谋者(例如,在描述Inez时“累了”,在描述George时“有压力”)。类似的案例也可以在83人网络案例中找到:已知阴谋主题7中的“西班牙语”一词非常可疑,并在其他未知的图片(例如,主题2和12)中反复出现。有关“计算机安全”的内容,作为整个阴谋的一部分,也活跃在许多其他未知的话题,如5和15。因此,训练一个<br>计算机用来测量题目之间的相似性,从而揭示潜在的信息。<br>
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