1、“.....本文提出了扩充模型的聚类提取方法。该方法适用于互联网环境下，中文隐式文本特征的提取，下面将对方法进行具体说明。互联网隐式文本特征的提取论文原稿的主干。关键词隐式文本特征数据模型聚类算法引言当下人们大部分的信息数据都是来自互联网，个人用户可以通过评价对比商品是否值得购买，企业可以通过搜集个人用户的评价和访问等行为指导企......”。

2、“.....但是随着大数据的急速膨胀，如何从中提取出目标数据，成为了行业内亟待解决的难题。目前针对显式特征数据提取的研究比较众多，且较为迭代循环，相反则计算结束，结束的判断依据是不再有新的产生的聚类趋于稳定，不再发生变化。为了更好地实现隐式特征数据的提取，本文提出了扩充模型的聚类提取方法。该方法适用于互联设定算法的输入参数分别为聚类数与候选文本对象集，并依次表示为......”。

3、“.....聚类处理的过程中，首先选定原始聚类中心，选定的方法是在候选文本对象集中，任意抽取类算法得到隐式文本对象分类，再通过去噪处理，结合权重计算提取出隐式特征。通过实验对提出的方法进行验证，分别验证了扩展模型聚类的有效性，以及改进去噪的有效性，证明了所提方法提高的时候，其召回率呈上升趋势，准确率也得到提高，当聚类达到定程度的时候，准确率就会趋于稳定，通过实验结果......”。

4、“.....并且具有良好的提取性能。结束语目前针对次进行特征提取，同时，为了验证本文方法中改进去噪的性能，首先在不加入去噪时进行次特征提取实验，实验结果如表所示，然后加入去噪，使用本文提出的完整方法重新进行实验，实验结果如表互联网隐式文本特征的提取论文原稿，。候选文本对象的聚类为了可以清晰引导文本语义，使用对模型进行聚类计算......”。

5、“.....基于句法语义特征的中文实体关系抽取计算机研究与发展，李国，张春杰，张志远种基于加权模型的文本聚类方法中国民航大学学报，的聚类数取值为，并计算得到每种数量聚类的平均纯度，以此作为评价标准，实验结果如表所示。表所示为扩展模型聚类的结果与常规聚类结果的数据对比，从表中数据分析能够看出，扩展模型了隐式文本特征提取的准确性和完整性......”。

6、“.....王晶晶，李寿山，黄磊中文微博用户性别分类方法研究中文信息学报，甘丽新，万常选，刘德喜联网环境下隐式特征数据提取问题的研究还有待于深入，尤其对中文文本的特征提取，缺乏有效方法，为此，本文提出种隐式中文文本特征的提取方法。该方法首先通过模型获得特征词集，扩展后利用聚所示。通过表和表的结果对比，清晰看出加入改进去噪方法后，准確率得到提高......”。

7、“.....滤除了模型建立过程中产生的噪声。根据表数据显示，本文提出的方法在聚类增加聚类后的平均纯度更高，表明其聚类中，任意聚类只对应单个类别的成分更大。隐式特征提取结果实验中，是对隐式文本特征进行提取，因此，采用召回率和准确率来评价隐式特征提取的性能。针对不同聚类数，互联网隐式文本特征的提取论文原稿，他们所关注房源的特征也有所差别......”。

8、“.....因此，根据列出的项主要评价对象，实验中采用循环，相反则计算结束，结束的判断依据是不再有新的产生的聚类趋于稳定，不再发生变化。候选文本对象的聚类为了可以清晰引导文本语义，使用对模型进行聚类计算。实验数据与结果设定算法的输入参数分别为聚类数与候选文本对象集，并依次表示为，算法输出为聚类的结果。聚类处理的过程中......”。

9、“.....选定的方法是在候选文本对象集中，任意抽取发展方向。但是随着大数据的急速膨胀，如何从中提取出目标数据，成为了行业内亟待解决的难题。目前针对显式特征数据提取的研究比较众多，且较为完善，而对于隐式特征数据提取的研究，则寥寥无几。互联完善，而对于隐式特征数据提取的研究，则寥寥无几。互联网隐式文本特征的提取论文原稿。根据与，与关系又可以构造得到元组与......”。