The REST API’s allow us to access t

The REST API’s allow us to access the data of the
services with different query term-combinations. To
ensure a valued outcome, different algorithms and
term-combinations are implemented in the system. All
services are queried with the same term combinations,
beginning with the five most valuable words, followed
by the four most valuable words and so on. To avoid
duplicate query outcomes, a near-duplicate detection
based on the Shingling-Jaccard algorithm was
implemented [3]. In the next step, the results are
presented to the idea generator in a spiral shape
ordered according to their relevance (see Figure 2, S4
and Figure 3). For the sorting of the results we use the
vector space model, in which we first collect all of the
words of a result and then calculate the according
frequency vector. The same is done with the words of
the idea. We then calculate the distances between the
points (idea frequency vector to result frequency
vector) and sort this conclusion in ascending order, i.e.
shorter distances are better. This also ensures that the
results, which are more closely related are visually
closer to the idea. The following screenshot shows the
presentation view with Alan’s messages and the
functionality used to mark and attach them to the idea.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

REST API ช่วยให้เราสามารถเข้าถึงข้อมูลของการบริการ ด้วยคำถามชุด ถึงให้แน่ใจว่าเป็นผลให้ อัลกอริทึมที่แตกต่างกัน และระยะชุดจะดำเนินการในระบบ ทั้งหมดบริการจะสอบถามกับศัพท์ชุดเดียวกันเริ่มต้น ด้วย 5 คุณค่าคำ ตามโดยคำที่มีค่าที่สุดและอื่น ๆ 4 เพื่อหลีกเลี่ยงผลการสอบถามซ้ำ การตรวจจับใกล้ซ้ำคะแนนบน Shingling-Jaccard อัลกอริทึมคือดำเนินการ [3] ในขั้นตอนถัดไป มีผลเสนอให้กำเนิดความคิดในรูปเกลียวสั่งซื้อตามความเกี่ยวข้อง (ดูรูปที่ 2, S4และรูปที่ 3) การเรียงลำดับผลลัพธ์การ ใช้เวกเตอร์แบบ ที่เราแรกรวบรวมทั้งหมดคำของผลลัพธ์ และจากนั้น คำนวณตามเวกเตอร์ความถี่ เดียวกันจะกระทำกับคำพูดของความคิด เราแล้วคำนวณระยะทางระหว่างการจุด (คิดความถี่เวกเตอร์เพื่อผลของความถี่เวกเตอร์) และจัดเรียงในลำดับ เช่นข้อสรุปนี้ระยะสั้นจะดีกว่า นอกจากนี้พลังงานมีผล ซึ่งมีความสัมพันธ์ใกล้ชิดมากขึ้นใกล้ชิดกับความคิด การแสดงภาพหน้าจอต่อไปนี้ดูงานนำเสนอ ด้วยข้อความของ Alan และฟังก์ชันที่ใช้ในการทำเครื่องหมาย และแนบเข้ากับความคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนที่เหลือของ API ช่วยให้เราสามารถเข้าถึงข้อมูลของ
บริการที่มีความแตกต่างกันแบบสอบถามระยะรวมกัน เพื่อ
ให้แน่ใจว่าผลที่มูลค่าขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันและ
ระยะรวมกันจะดำเนินการในระบบ ทุก
บริการจะมีการสอบถามกับชุดระยะเดียวกัน
เริ่มต้นด้วยห้าคำที่มีคุณค่ามากที่สุดรอง
จากสี่คำที่มีค่าที่สุดและอื่น ๆ เพื่อหลีกเลี่ยง
ผลแบบสอบถามที่ซ้ำกันมีการตรวจสอบที่อยู่ใกล้ที่ซ้ำกัน
ขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการ Shingling-Jaccard ได้รับการ
ดำเนินการ [3] ในขั้นตอนต่อไปผลจะ
นำเสนอให้กำเนิดความคิดในรูปทรงเกลียว
สั่งตามความสัมพันธ์กัน (ดูรูปที่ 2, S4
และรูปที่ 3) สำหรับการเรียงลำดับของผลที่เราใช้ใน
รูปแบบปริภูมิเวกเตอร์ซึ่งในครั้งแรกที่เราเก็บรวบรวมทั้งหมดของ
คำพูดของผลแล้วคำนวณตาม
เวกเตอร์ความถี่ เช่นเดียวกับที่ทำกับคำพูดของ
ความคิด จากนั้นเราจะคำนวณระยะทางระหว่าง
จุด (IDEA ความถี่เวกเตอร์จะส่งผลให้ความถี่
เวกเตอร์) และจัดเรียงข้อสรุปนี้ในลำดับคือ
ระยะสั้นจะดีกว่า นอกจากนี้ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่า
ผลการดำเนินงานที่มีมากขึ้นอย่างใกล้ชิดที่เกี่ยวข้องกันมีสายตา
ที่ใกล้ชิดกับความคิด ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึง
มุมมองการนำเสนอที่มีข้อความของอลันและ
ฟังก์ชั่นที่ใช้ในการทำเครื่องหมายและแนบไปกับความคิดที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนที่เหลือ API ช่วยให้เราเข้าถึงข้อมูลได้จากบริการค้นหาในระยะที่แตกต่างกันกับชุด เพื่อให้แน่ใจว่ามูลค่าและผลอัลกอริทึมต่าง ๆระยะผสมที่ใช้ในระบบ ทั้งหมดบริการสอบถามกับชุดในระยะเดียวกันเริ่มต้นด้วยห้าคำที่มีค่ามากที่สุด รองลงมา ได้แก่โดยสี่ที่มีคุณค่ามากที่สุดคำและ เพื่อหลีกเลี่ยงผลการค้นหาซ้ำ , ซ้ำกันใกล้ๆตาม shingling Jaccard ขั้นตอนวิธีคือดำเนินการ [ 3 ] ในขั้นตอนต่อไป ผลคือเสนอแนวคิดสร้างในรูปทรงเกลียวสั่งได้ตามความเกี่ยวข้องของพวกเขา ( ดูรูปที่ 2 S4และรูปที่ 3 ) สำหรับการเรียงลำดับของผลที่เราใช้ปริภูมิเวกเตอร์แบบในที่แรกที่เราเก็บรวบรวมทั้งหมดของคำพูดของผลและคำนวณตามเวกเตอร์คลื่น เป็นเหมือนกันทำ คำว่าความคิด เราก็คำนวณระยะทางระหว่างคะแนน ( คิดเวกเตอร์ความถี่ผลความถี่เวกเตอร์ ) และเรียงสรุปนี้ในลําดับ เช่นระยะทางสั้นดีกว่า นี้ยังยืนยันว่าผลลัพธ์ ซึ่งมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิด จะมองเห็นใกล้ชิดกับความคิด ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงการนำเสนอมุมมองของข้อความ และ อลันฟังก์ชันใช้ในการทำเครื่องหมายและติดพวกเขาในความคิด