1、textual

textual發(fā)音

英：[?tekst?u?l]　　美：[?tekst?u?l]

英：　　美：

textual中文意思翻譯

常用釋義：本文的

adj.本文的；按原文的

textual常用詞組：

textual research───考證；考據

textual criticism───?？?；考訂；版本鑒定

textual analysis───文本分析，篇章分析

textual雙語(yǔ)使用場(chǎng)景

1、The syntax of XML makes it easy to programmatically manipulate textual data while still allowing it to be easily understood by humans.───XML的語(yǔ)法便于通過(guò)編程來(lái)處理文本數據，同時(shí)又便于為人們所理解。

2、Notice, though, that this includes the textual content for the target element, as well as textual content for its child elements.───不過(guò)要注意，它不但包含了目標元素的文本內容，還包含了其子元素的文本內容。

3、By nature, XML is limited to textual information.───從本質(zhì)上說(shuō)，XML僅限于文本信息。

4、Together, they make up the reading component of your overall literacy or relationship to your surrounding textual environment.───它們組合起來(lái)就構成了你整體素養的閱讀部分，或者你與周?chē)谋经h(huán)境的關(guān)系。

5、Textual discourse as a literary criticism has started since the beginning of last century, and tended to grow today.───以書(shū)話(huà)為體行批評之事，這一做法興于上個(gè)世紀初，今日又有大盛之勢。

6、Images must have textual equivalents.───圖像要有文本的等價(jià)物。

7、The lower part presents a text box used to display the main events generated by the system, in a simple textual format.───下面的區域中有一個(gè)文本框，以簡(jiǎn)單的文本格式顯示由系統產(chǎn)生的主要事件。

8、In the following pages, I attempt to develop a notion of the contextual and cultural nature of textual meanings.───接下來(lái)，本人將對語(yǔ)篇意義的上下文及文化性質(zhì)的概念闡明自己的觀(guān)點(diǎn)。

9、That's because an XML parser has no idea whether that textual data -- that annoying whitespace -- is meant to be important.───這是因為XML語(yǔ)法分析器不知道文本數據--令人頭疼的空格--是否重要。

textual相似詞語(yǔ)短語(yǔ)

1、textuary───詮釋學(xué)家

2、tactual───adj.觸覺(jué)的；觸覺(jué)器官的；憑感覺(jué)的

3、texture───n.質(zhì)地；紋理；結構；本質(zhì)，實(shí)質(zhì)；vt.使具有浮凸紋理；使質(zhì)地不平

4、textualism───n.墨守原文；拘泥于圣經(jīng)原文；?？睂W(xué)

5、textually───adv.本文地；原文地

6、subtextual───潛文本

7、contextual───adj.上下文的；前后關(guān)系的

8、textural───adj.組織的；結構的

9、sexual───adj.性的；性別的；有性的

2、textual模型怎么用？

Textual模型主要用于文本分類(lèi)、情感分析、機器翻譯、問(wèn)答系統等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。具體使用步驟如下:1. 數據準備：收集或構造一個(gè)包含標簽或類(lèi)別的數據集，該數據集應具有足夠的樣本量和一定的數據分布。

2. 預處理：對原始文本數據進(jìn)行預處理，如去除停用詞、標點(diǎn)符號、數字和特殊字符，并進(jìn)行分詞和詞干提取等處理。

3. 特征提?。菏褂肨F-IDF、word2vec和BERT等模型從文本中提取特征表示，形成特征空間。

4. 模型選擇：選擇合適的分類(lèi)或回歸模型，如SVM、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。

5. 模型訓練：使用訓練集對模型進(jìn)行訓練，調節模型參數，優(yōu)化模型性能。

6. 模型評估：使用測試集對模型進(jìn)行評估，計算準確率、召回率、F1值等指標，確定模型的性能表現。

7. 模型應用：使用訓練好的模型對新文本進(jìn)行分類(lèi)或回歸預測，實(shí)現對文本的分析和理解。

需要注意的是，在應用過(guò)程中，需要維護和更新模型，不斷優(yōu)化模型性能，以滿(mǎn)足不斷變化的文本數據分布和任務(wù)需求。