setInterval(() => {
// In non-strict mode, the growUp() function defines `this`
// as the global object, which is different from the `this`
// defined by the Person() constructor.
this.age++; // vẫn gọi được giống như this ở trong Java
}, 1000);
Một class nhất định phải được biểu thị bằng abstract nếu nó có nhiều hơn một abstract method. Một method được biểu thị là abstract nếu nó có method heading tuy nhiên phần thân là rỗng - có nghĩa là một abstract.
-> Trong bài gốc là có ít nhất 1 or hơn 1 abstract method. còn bạn dịch ra là phải hơn 1 có nghĩa là phải có 2 abstract method mới là abstract class. Bạn edit lại nhé, dễ nhầm lẫn cho người đọc. tks
Có nhiều thuật toán xác định độ quan trọng của từ trong văn bản mà bạn.
Ngày xưa thì mình có dùng qua TF-IDF.
In information retrieval, tf–idf, short for term frequency–inverse document frequency, is a numerical statistic that is intended to reflect how important a word is to a document in a collection or corpus.
https://en.wikipedia.org/wiki/Tf–idf
Nghiên cứu ra nó mới khó chứ công thức thì cũng đơn giản lắm
Hiểu nôm na là bạn có một tập lớn các tin tức mẫu và tiến hành phân tích sau đó thống kê và ghi nhớ số lần xuất hiện của các từ. Từ nào càng xuất hiện nhiều trong tập mẫu thì càng kém quan trọng, và càng ít có khả năng thể hiện chủ đề của bài viết.
Ngược lại, nếu trong bài viết nào đó xuất hiện 1 từ rất nhiều lần nhưng từ đó lại ít xuất hiện trong tập mẫu thì nó có khả năng đóng vai trò quan trọng trong bài viết.
Công thức cụ thể bạn tham khảo link bên trên nhé.
Cảm ơn bạn đã đặt câu hỏi. Trong seminar này mình sử dụng thuật toán Text Rank sau khi đã thực hiện một số bước cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên như tách từ, loại bỏ stop words. Bạn có thể tham khảo từ paper sau
DISCUSSIONS
Một class nhất định phải được biểu thị bằng abstract nếu nó có nhiều hơn một abstract method. Một method được biểu thị là abstract nếu nó có method heading tuy nhiên phần thân là rỗng - có nghĩa là một abstract. -> Trong bài gốc là có ít nhất 1 or hơn 1 abstract method. còn bạn dịch ra là phải hơn 1 có nghĩa là phải có 2 abstract method mới là abstract class. Bạn edit lại nhé, dễ nhầm lẫn cho người đọc. tks
Bạn có thể chèn thêm ảnh vào câu hỏi để mọi người người dễ hình dung hơn được ko?
Như phương pháp mình đang dùng trong bài, bạn chỉ cần điền form đăng nhập với thông tin tài khoản và nhấn đăng nhập, sau đó lấy dữ liệu.
cảm ơn bạn đã góp ý. Để mình xem kỹ lại về phần này
Tệp tin này sẽ được truyền từ server tới browser và sau đó được lưu trữ lại trên trình duyệt của bạn nhé
hay quá, cảm ơn sếp Trọng
Ở đầu bài viết, có kèm link gốc đấy bạn. "Bài viết được dịch từ trang Medium"
A cookie is a small file that the server embeds on the user's computer
Dịch dở quá, dưới cuối bài viết tác giả thêm link tới bài gốc thì tốt
Mình vẫn chưa tạo đc TaaC
Bài viết hay nhưng chỉnh lại vài chỗ dịch k nó hơi buồn cười bạn ơi
Cookie được sinh ra trong request đầu tiên. thế server hay trình duyệt sinh ra ạ
Có nhiều thuật toán xác định độ quan trọng của từ trong văn bản mà bạn. Ngày xưa thì mình có dùng qua TF-IDF.
Nghiên cứu ra nó mới khó chứ công thức thì cũng đơn giản lắm
Hiểu nôm na là bạn có một tập lớn các tin tức mẫu và tiến hành phân tích sau đó thống kê và ghi nhớ số lần xuất hiện của các từ. Từ nào càng xuất hiện nhiều trong tập mẫu thì càng kém quan trọng, và càng ít có khả năng thể hiện chủ đề của bài viết.
Ngược lại, nếu trong bài viết nào đó xuất hiện 1 từ rất nhiều lần nhưng từ đó lại ít xuất hiện trong tập mẫu thì nó có khả năng đóng vai trò quan trọng trong bài viết.
Công thức cụ thể bạn tham khảo link bên trên nhé.
oke man
hehe. cậu hay lắm
Ý kiến thì hay nhưng không thực tế.
Tôi rất thích phong cách show code của cậu !!! Hay lắm
)
Cảm ơn bạn đã đặt câu hỏi. Trong seminar này mình sử dụng thuật toán Text Rank sau khi đã thực hiện một số bước cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên như tách từ, loại bỏ stop words. Bạn có thể tham khảo từ paper sau
https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf
Thanks for share .Giải pháp cho các trang phải đăng nhập bạn có solution nào không ?