1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....流式数据挖掘算法特征由于流式数据具有实时性易失性突发性无序性无限性等特征，因此流式数据挖掘算法将面临多方面挑战。流式数据挖掘算法有以下七个方面要求单遍扫描。按数据顺序读取数据，且只能读取遍数据。较低时间复杂度。为了满足实时响应需求，因此在线挖掘算法应尽可能快得处理每个数据元素，最好情况即为常数时间。较低空间复杂度。流式挖掘算法通常是主存内进行计算过程，而内存中的可用空间是有限的，因此算法空间复杂度最好情况即为常数空间。准确性。需要保证流数据挖掘算法在理论情况下......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....可分为有监督机器学习和无监督机器学习两种。无监督机器学习是存在部分已知极性的词语作为训练集，需要进行词语极性判断时，根据该词语和训练集相似程度进行情感极性推断。该方法比较依赖训练集的情况。有监督机器学习，首先对情感倾向分析所需的语料库中的词语级别短语级别分句级别进行人工标注。进行词语情感极性判断时，根据该词与语料内容的关联度，该方法需要大量的人工标注语料库。全局情感计算方法而言......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....因此采用局部性情感极性的计算方法，通过结合结构集模板和规则匹配方式来分析短文本的情感极性。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实时计算框架相关介绍主流实时计算框架比较本文章节已经例举介绍了目前业界主流的实时计算框架，其中包括和，这三个实时计算框架各有运用领域的侧重点。下面针对这三种实时计算框架作简要比较。框架与框架比较框架与框架都用于处理大量数据的并行计算。数据处理理念当数据集巨大时，把计算任务传递给数据要比把数据传递给计算任务效率更高，因而......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....流式数据挖掘算法特征由于流式数据具有实时性易失性突发性无序性无限性等特征，因此流式数据挖掘算法将面临多方面挑战。流式数据挖掘算法有以下七个方面要求单遍扫描。按数据顺序读取数据，且只能读取遍数据。较低时间复杂度。为了满足实时响应需求，因此在线挖掘算法应尽可能快得处理每个数据元素，最好情况即为常数时间。较低空间复杂度。流式挖掘算法通常是主存内进行计算过程，而内存中的可用空间是有限的，因此算法空间复杂度最好情况即为常数空间。准确性。需要保证流数据挖掘算法在理论情况下......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....句法分析是指对句子中的词语语法功能进行分析。要构建个句法分析器，首先使用句法结构作为语义解释然后识别短语语块及各个语块的相互关系最后构建个句法概率解析器或分析器。机器翻译是利用计算机技术把源语言转变为目标语言的个过程。机器翻译又分为基于规则和基于语料两类。前者由词典和规则库构成知识源后者由经过划分并标注的语料库构成知识源，不需要词典和规则，以统计规律为主。机器翻译是随着语料库语言学的兴起而发展起来的，绝大多数机器翻译都采用以规则为基础的策略......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....适应数据内容与速率的动态变化。数据的产生方式不断变化，会影响所流入的数据内容与速率改变。优化数据质量。算法可以去除噪音和补全空值，有效优化数据质量，使得后期计算结果具有更高的准确性。及时响应。方面，可在任意时刻执行算法，响应用户需求另方面，可在任意时刻获取当前数据的计算结果。文本情感计算相关技术文本情感计算概要文本情感计算，是对主观性文本进行情感方面的分析处理归纳和推理的过程。最初的情感计算源自对具有情感色彩的词语级别的分析，而随着社交网络上大量出现了具有情感色彩的文本信息......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....由于文本情感计算具有全局性和局部性，所以文本情感计算的研究可以分为两条不同路线基于全文的情感计算，该类计算通常采用机器学习的方法，把情感计算看成是个模式分类问题基于局部的情感计算，该类计算通常结合自然语言处理的技术，比如语言学模板句法分析机器翻译等。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文文本情感计算方法全局性情感计算针对全局性情感计算，需要通过机器学习进行模式分类。所谓机器学习，使用朴素贝叶斯最大熵支持向量机等分类器对文本进行情感倾向分类......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....这需要研究人们在进行不同情感表达时的语言习惯。然后对于测试文本分别计算与两个情感分类模型之间的距离，来最终确定该测试文本的情感倾向性。局部性情感计算针对局部性情感计算，需要通过语言学模板句法分析和机器翻译等自然语言处理的方法来进行计算。局部性情感计算处理的主体是短文本或句子。首先需要获取包含主题的基本语言特征，同时然后剖析语句层面上下文特征，忽略与主题无关的语句。语言学模板包括了词语模板和词性结构模板，使用时根据相应主题下的匹配规则进行匹配......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....适应数据内容与速率的动态变化。数据的产生方式不断变化，会影响所流入的数据内容与速率改变。优化数据质量。算法可以去除噪音和补全空值，有效优化数据质量，使得后期计算结果具有更高的准确性。及时响应。方面，可在任意时刻执行算法，响应用户需求另方面，可在任意时刻获取当前数据的计算结果。文本情感计算相关技术文本情感计算概要文本情感计算，是对主观性文本进行情感方面的分析处理归纳和推理的过程。最初的情感计算源自对具,大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技......”。