词语权重

这份包含1254个中文负面情感词语的资源，来源于微博，适用于情感分析等研究领域。

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

AHP权重计算指南 本指南详细介绍了层次分析法(AHP)中权重计算的步骤，包括： 层次单排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 权重的最终计算方法

TagRelator项目源于大学编程课题，其方法基于特定论文研究成果。项目核心目标是计算词对的语义相似度得分，例如“猫-老虎”得分较高，表明概念相似，而“猫-石头”得分较低。 项目利用大量文本数据进行统计分析，自动计算得分。其假设是语义相似的词拥有相似的上下文，即文本中出现的后续词语。因此，项目需要大量文本数据以查找目标词及其上下文。 项目采用两种度量方法计算词对相似度得分：逐点互信息（PMI）和二阶共生PMI（SOC-PMI）。项目基于论文方法进行开发，并应用于Flickr照片标签领域，包括数据收集和存储的实现。 项目以Java语言开发，整体使用，部分类可独立使用。

这一互联网词语搭配关系库基于对搜狗搜索引擎索引的大规模中文互联网语料进行的统计分析，数据采集时间为2006年10月，涵盖超过1亿个页面。其中包含超过2000万个词语搭配样例和超过15万个高频词的详细数据。数据以二元组形式呈现，每对词语伴随其同现次数。

使用遗传算法在 MATLAB 中优化权重，同时满足等式约束。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

矿工不安全行为影响因素权重研究 本研究深入探讨了影响矿工不安全行为的因素，并对其重要性进行了量化分析。首先，通过文献综述，从内在和外在两个层面，梳理出28个可能的影响因素。随后，基于这些因素设计了调查问卷，并运用因子分析法对收集的数据进行统计分析，构建了不安全行为影响因素指标体系。最后，通过计算各层级指标的权重值，明确了不同因素对矿工不安全行为的影响程度，为控制和预防此类行为提供了理论依据。

该方法利用粗糙集理论处理不确定信息，通过计算条件信息熵来量化属性重要性，进而确定权重。