deeptext模型对余姚电视台的七大板块的节目实时抓取

　　deeptext模型对余姚电视台的七大板块的节目实时抓取

　　可采集文章，但必须对文章的话题有一定的了解，利用深度学习网络或nlp模型对文章进行相关的抽取，方便后续提取词向量。本文通过deeptext模型对余姚电视台的七大板块的节目实时抓取，深入了解余姚电视台的搜索数据。数据获取和解读1.摘要提炼，训练数据首先需要获取文本数据，本数据集包含有余姚电视台七大板块共七个全部节目的实时抓取。

　　下面是第一章节对每个板块的详细介绍（如下图所示）。并且每个板块中包含有每个节目的有关信息。下面是对每个话题的各个实时抓取数据的节选。主要包括以下指标：每个时间窗口的获取数量、每个时间窗口获取到词的数量、每个时间窗口获取到的词语计数以及词语句均数。其中词语句均数主要取决于采用何种方法进行聚类。2.网络模型及主要思想2.1deeptext模型2.2naturallanguagemodelmodel本文的主要思想如下：在语言模型中，一个节点表示的词语首先和其邻域中相邻的节点进行相似度相乘，然后用和其邻域中的语言树中点进行加权求和。

　　其公式如下：代表语言模型模型，其中为邻域文档d，假设能够无监督地学习语言模型。而为第层特征向量，为聚类中心。代表节点特征向量。其实一层nlp的神经网络描述如下：2.3词向量prelu模型训练数据中有每个节目的每个主持人的全部记录。其对应的词向量向量如下：如下图所示：该输入特征的特征向量可直接采用深度学习模型去拟合解得，但下面采用nnnn（3^ngram分类器）进行词向量的预测。