We can see that each category has t

We can see that each category has top words for the specific
content of this category. For example, “weekend, life,
drink, social, break” for the category Lack of Social Engagement,
“hate, suck, sad, bad” for the category Negative Emotion,
“sleep, allnight, nap, coffee, dream” for Sleep Problems,
and “girl, guy, Asia, female, China, foreign” for Diversity
Issues. This intuitively demonstrates the effectiveness of the
classification model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราจะเห็นว่า แต่ละประเภทมีคำสูงสุดสำหรับเนื้อหาประเภทนี้ ตัวอย่าง "วันหยุดสุดสัปดาห์ ชีวิตเครื่องดื่ม สังคม แบ่ง"สำหรับประเภทขาดของสังคมหมั้น"เกลียด ดูด เศร้า ร้าย" สำหรับประเภทอารมณ์ลบ"นอน allnight แน็ป กาแฟ ฝัน" ปัญหาการนอนหลับและ "ผู้หญิง ผู้ชาย เอเชีย หญิง จีน ต่างประเทศ" ในความหลากหลายปัญหา นี้หมดแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของการแบบจำลองการจัดประเภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราจะเห็นว่าแต่ละประเภทมีคำชั้นนำสำหรับเฉพาะเนื้อหาในหมวดหมู่นี้ ยกตัวอย่างเช่น "วันหยุดสุดสัปดาห์, ชีวิต,
เครื่องดื่มสังคมหยุด" สำหรับการขาดหมวดหมู่ของหมั้นสังคม,
"ความเกลียดชังดูดเศร้าไม่ดี" สำหรับหมวดหมู่อารมณ์เชิงลบ
"การนอนหลับ allnight งีบกาแฟในฝัน" สำหรับ Sleep
ปัญหาและ"สาวคนที่แต่งตัวประหลาดเอเชียหญิง, จีน, ต่างประเทศ"
สำหรับความหลากหลายประเด็น
นี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพสังหรณ์ใจของรูปแบบการจัดหมวดหมู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราจะเห็นได้ว่า แต่ละประเภทมีคำด้านบนสำหรับเฉพาะเนื้อหาในหมวดหมู่นี้ ตัวอย่างเช่น " สุดสัปดาห์ , ชีวิตดื่ม , สังคม , หยุด " สำหรับประเภทขาดคู่สังคม" เกลียด ดูด เศร้า ดี " สำหรับประเภทลบอารมณ์" นอน allnight งีบ กาแฟในฝันสำหรับปัญหาการนอนหลับและ " สาว , ผู้ชาย , เอเชีย , หญิง , จีน , ต่างประเทศ " ความหลากหลายปัญหา นี้แสดงให้เห็นถึงผลของการหยั่งรู้รูปแบบการจำแนกประเภท