1、“.....在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表实验结果与结论表点积分类器，关键词的分类结果表点积分类器，关键词分类算法算法表余铉分类器，关键词分类表余铉分类器，关键词分类从上面的实验结果可以得出无论余铉分类器和点积分类器下，用的次方代替分类效果都有很大的提高。无论余铉分类器和点积分类器下，的引入都使分类效果都有很大的提高。的最佳取值余铉分类器在的情况下效果最好点积分类器在的情况下最好，但是和的效果非常接近，考虑到计算复杂性我们也可以取。最终权重算法优于权重算法，平均值提高了左右......”。

2、“.....提高了个关键词下从提高到，提高了余铉分类器个关键词下从提高到，提高了个关键词下从提高到，提高了实验不同特征选取方法的对比前面提到了几种不同的特征选取方法，以及我们提出的选取方法。为了充分对比它们的分类效果，我们结合余铉分类器，选取不同数目的关键词建立了分类关键词表，对测试语料进行了分类。实验内容比较不同选词策略和对于分类结果的影响。实验平台余铉分类器，权重算法实验语料同实验三的语料实验步骤清除下载文本中的垃圾文字，并对实验文本分词和词性标注。从实验语料中抽取出个总词表，包括词形词性每个领域的词频。将总词表按照排序，从高到低选择词分别组成不同的分类关键词表。使用上面建立的分类关键词表，结合余铉分类器权重算法，对测试语料进行分类，得到选词策略下，值随关键词数目的变化曲线。相同方式下依次作出等选词策略下，值随关键词数目的变化曲线。实验结果和结论不同选词策略下，值随关键词数目的变化曲线如下图所示，的效果比较差，表现在两个方面关键词数目比较少的时候，两者的值非常小。甚至在关键词数目等于的时候他们的值分别只有和。主要原因是和比较大的词般出现的频率比较低......”。

3、“.....η溴化锂吸收式制冷机组的能耗分析以双效溴化锂吸收式制冷机为例来求其次能源利用系统及标准煤耗率。双效溴化锂机组,分散锅炉房次能源利用系数ηη分散锅炉房的锅炉效率,η取每冷吨标准煤耗标准煤集中锅炉房次能源利用系数ηη集中锅炉房的锅炉效率,η取每冷吨标准煤耗标准效果要好的多，在各种方根形式中又以的立方根形式效果最好提高了，从到。增加了反映关键词在不同领域之间分布差异性的变量以后，分类效果比原来有很明显的提高提高了，从到。最适合分类的关键词数目。从测度值随关键词数目的变化来看个关键词以下，测度的值上升很快。这说明在该高频区段反映领域特征的词在不断地增多之间测度稍有上升，这说明此区段仍存在些权重较高的词，但这些词的权重较前区段已不是很高，数量比前区段也少了不少。,之间测度上升更少，伴随着微小的波动。之间测度微有下降。这说明从这个区段开始随着关键词数量的增大，正面词汇包含在关键词表中有助于分类的词的增加已开始小于负面词汇包含在关键词表中有害于分类效果的增加。所以关键词的数量般定在左右比较合适......”。

4、“.....可以将关键词的数目定在，但不宜再多。实验和的比较前面介绍的时候，提到采用的是的形式，而不是的形式，主要是因为后者的采用会在权重公式中引入较大的倚重，为了证实这个结论，我们设计了下面的实验。实验内容对比和的分类效果。实验平台点积分类器实验语料训练语料是中科院自动化所合作为欧盟项目建立的万字的汉语语料，分六个领域体育娱乐和游戏财经新闻个人交流消费信息测试语料是个从网上随意收集的文本共个汉字，分属于这六个领域，各领域文本数分别为消费信息领域文化和娱乐领域财经领域新闻领域个人交流领域体育和游戏领域，这部分语料作为开放的测试语料。实验步骤清除下载文本中的垃圾文字，并对实验文本分词和词性标注。从每个领域抽取个词，组成个总关键词表，词性词频和信息都应当包含在该词表中。用该关键词表结合点积分类器对测试语料分类。分别取，对比在不同取值情况下算法和算法的分类效果。实验结果和结论表和分类效果的不同从实验结果可以看出值取的时候的分类效果要好于，但这时的分类准确率比较低，而在分类准确率比较高的和时，的分类效果都要好于......”。

5、“.....实验算法和算法的对比我们设计了两个实验来验证对算法的改进效果。它们的训练语料相同测试语料也相同，但采用的分类器有所不同，个是点积分类器，另个是余铉分类器。实验内容对比算法和算法的分类效果。实验平台点积分类器和余铉分类器实验语料训练语料从网上下载的个文本，分个领域领域名称领域文本数娱乐财经健康新闻个人交流社会体育表实验训练语料的分布测试语料也是从网上下载的个文本，领域划分同上领域名称领域文本数娱乐财经健康新闻个人交流社会体育表实验测试语料的分布实验步骤清除下载文本中的垃圾文字，并对实验文本分词和词性标注。从实验语料中抽取出个总词表，包括词形词性每个领域的词频。从总词表中按照领域词频排序选择关键词数目分别为和的两种分类词表，同时去除各领域词频之和小于的煤热电站热电站的供热效率定义为供热量与供热所耗用的能源量之比,即式中抽汽量,抽汽的焓值式中汽轮机组新蒸汽的焓,抽汽量蒸汽在被抽出之前所生产出的电量,发电的平均煤耗率,取标准煤η式中η汽轮机发电机的机电效率,η对于新蒸汽压力为,温度为的高压抽汽式汽轮机组,新蒸汽焓为,当抽汽压力时......”。

6、“.....增加了全过程的成本和时间。虽然技术，具有批量生产强的优点，它是不适合微型模具和微型系统原型制造所需要的柔性加工。为了实现无成本效益和灵活的加工，使用口罩，许多技术已经开发出来。在化工机械扫描探针光刻的过程以前开发的，薄薄的光阻层选择性去除探针尖端的原子力显微镜的化学蚀刻硅或金属表面上制作微沟槽模式。作为抵抗层，已利用的材料，如二氧化硅和自组装膜为抵御化学腐蚀的能力。光阻去除尖端的切削作用下不断施加负荷。负载调整就可以实现所需的深度，使切。经过加工，制作模式是有选择性化学蚀刻，光阻已被删除的地区。三维结构，以及各种线条图案，可以制作成功由过程。制作模式的尺寸取决于探头尖大小，厚度的抵制，抵制加工过程中的应用负载。例如，利用原子力显微镜在几十纳米尺度的加工能力，同时提供几十微米或更大的模式可以使用轴精密驱动器的个尖锐的触笔结合的工具类型捏造。虽然几十微米和数百个纳米的沟槽图案宽度可以达到使用过程，在毫米范围内的模式不能制造足够的可靠性。应用于硅工件制作的微米大小的图案当过程，小丘往往形成，而不是沟槽。遇到这种现象时，光阻层是薄和正常负载是比较高的......”。

7、“.....但不那么容易在溶液中，硅反之亦然。此外，的是耐和氢氧化钾腐蚀剂控制蚀刻条件下几分钟。图显示了利用作为次要抵制层的的修改过程制备硅格局。图所示硅工件表面涂上后，机械加工和化学蚀刻前与的和。可以看出，的表面加工线深度小于。因此，它是最有可能的尖端没有穿透的光阻层。然而，即使在尖端穿透抵抗层的情况下，尖端和硅衬底之间的机械相互作用弱，不会造成岗形成。图。和，很显然，氢氧化钾蚀刻后，在毫米范围内槽的宽度模式可以成功制作没有任何小丘形成。表显示了从两个不同的应用的正常负载获得的沟槽图案的宽度和深度。小丘的形成是可以预防的工具和硅衬底之间的直接接触，因为可以在机械加工过程中避免。也就是说，磨料互动仅限于二氧化矽的主抵抗为目的层内。当蚀刻被用来去除二氧化硅抵制层暴露在硅衬底，层担任作为抵制对蚀刻层和周边地区成功地保护了被腐蚀。此外，当溶液被用来格局的硅衬底，连同二氧化硅抵制保护其余地区领先的硅槽模式的成功制造。在加工应用中使用修改的进程为了证明修改过程的优点，号码不同的线宽毫米和毫米，是制造硅工件如图图案数字可以通过编程工具的路径。此外......”。

8、“.....图案的宽度可以在所需的位置变化。应用的正常负载和由此产生的图案宽度之间的关系是建立在套独立的实验。这种关系是相当非线性是很难预测理论。然而，相当贯宽度可以得到下个给定的应用负载。宽度为毫米的正常负荷万被应用于如前。宽度为毫米的正常负荷万应用。在图像显示，交界处的数字和应用负载改变工具的方向增加至百万到制作较厚的线宽是相当完整。这表明的修改过程的能力，通过刀具路径编程和正常负荷控制的硅表面上制作实际出发，多动点手去做，把前人的只是经验变成自己的力量。摸着石头过河是我们初学者必须要的精神，对词。在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在点积分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。与的结果对比。见表在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类。在余铉分类器下，使用关键词表，权重算法对测试语料分类......”。

9、“.....见表实验结果与结论表点积分类器，关键词的分类结果表点积分类器，关键词分类算法算法表余铉分类器，关键词分类表余铉分类器，关键词分类从上面的实验结果可以得出无论余铉分类器和点积分类器下，用的次方代替分类效果都有很大的提高。无论余铉分类器和点积分类器下，的引入都使分类效果都有很大的提高。的最佳取值余铉分类器在的情况下效果最好点积分类器在的情况下最好，但是和的效果非常接近，考虑到计算复杂性我们也可以取。最终权重算法优于权重算法，平均值提高了左右。点积分类器无有无有无有有无无有无有无有有无个关键词下从提高到，提高了个关键词下从提高到，提高了余铉分类器个关键词下从提高到，提高了个关键词下从提高到，提高了实验不同特征选取方法的对比前面提到了几种不同的特征选取方法，以及我们提出的选取方法。为了充分对比它们的分类效果，我们结合余铉分类器，选取不同数目的关键词建立了分类关键词表，对测试语料进行了分类。实验内容比较不同选词策略和对于分类结果的影响。实验平台余铉分类器，权重算法实验语料同实验三的语料实验步骤清除下载文本中的垃圾文字，并对实验文本分词和词性标注......”。