The binary event space of the multi

The binary event space of the multiple-Bernoulli model is overly simplistic, as it
does not model the number of times that a term occurs in a document. Term frequency
has been shown to be an important feature for retrieval and classification,
especially when used on long documents. When documents are very short,
it is unlikely that many terms will occur more than one time, and therefore the
multiple-Bernoulli model will be an accurate model. However, more often than

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พื้นที่เหตุการณ์ไบนารีของ Bernoulli หลายรุ่นจะง่ายเกินไป เป็นมันรุ่นจำนวนครั้งที่เกิดคำในเอกสาร ความถี่ระยะเวลาได้รับการแสดงเป็น คุณลักษณะสำคัญสำหรับการดึงและการจัดประเภทโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ในเอกสารที่ยาว เมื่อเอกสารสั้นมากไม่น่าว่า คำมากจะเกิดขึ้นมากกว่าหนึ่งครั้ง และดังนั้นการBernoulli หลายรุ่นจะเป็นแบบจำลองที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม บ่อยมากกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พื้นที่เหตุการณ์ไบนารีของรูปแบบหลาย Bernoulli เป็นง่ายมากเกินไปในขณะที่มัน
ไม่ได้รุ่นจำนวนครั้งที่คำที่เกิดขึ้นในเอกสาร ความถี่ระยะ
ได้รับการแสดงที่จะเป็นคุณลักษณะที่สำคัญสำหรับการเรียกใช้และการจำแนก
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้กับเอกสารขนาดยาว เมื่อเอกสารที่สั้นมาก
ก็ไม่น่าที่หลายคำที่จะเกิดขึ้นมากกว่าหนึ่งครั้งและดังนั้นจึง
รุ่นหลาย Bernoulli จะเป็นรูปแบบที่ถูกต้อง แต่บ่อยกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สองเหตุการณ์พื้นที่ของแบบจำลองหลายเบอร์นูลีสุดเหวี่ยง simplistic มันไม่รูปแบบจำนวนครั้งที่คำที่เกิดขึ้นในเอกสาร ระยะความถี่ได้ถูกแสดงเป็นคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับการดึงและการจำแนกโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้กับเอกสารที่ยาว เมื่อเอกสารจะสั้นมากมันไม่น่าที่เงื่อนไขมากมายจะเกิดขึ้นมากกว่าหนึ่งครั้ง และดังนั้นหลายรุ่นจะเป็นแบบ Bernoulli ถูกต้อง อย่างไรก็ตามบ่อยกว่า