Tagging：信息管理的利与弊

0 下载量 73 浏览量 更新于2024-08-27 收藏 319KB PDF 举报
"Tag与Tagging" Tag与Tagging是互联网信息管理和组织的一种重要方式，它源于用户自定义的关键词，用于简洁地描述和分类网络内容。Tagging在Web2.0时代得到了广泛应用，如 Delicious 和 Flickr 等平台，使得社会化书签、相册和博客等服务变得更加用户友好。然而，Tagging也带来了一些挑战，比如如何选择合适的Tag，是关注信息的类别还是属性，以及如何控制Tag的数量。 Tag作为元数据，提供了描述和标记信息的功能，这种用户生成的元数据没有固定的层次结构，可以根据用户需求自由定义。Tagging形成的分众分类法（folksonomy）与传统的分类法（taxonomy）不同，后者通常是由专业人员制定的严谨分类结构。分众分类法更加灵活，能适应快速变化的网络信息环境，尤其是面对个人生成内容的快速增长。 Tagging的优势在于： 1. 经济性与效率：相比于传统分类法需要不断维护的成本，Tagging利用用户的力量实现信息的自我组织，降低了系统开发和维护的成本。 2. 灵活性：Tagging允许用户根据自己的理解和需求进行个性化分类，能够快速适应新出现的信息类型和内容。 3. 提高索引和描述的丰富度：Tagging可以提供多样化的描述角度，即便不严谨，但因为有更多人的参与，使得搜索更加有效。特别是对于难以自动标注的多媒体内容，如图像和视频，Tagging尤其有价值。 Tagging的缺点包括： 1. 不一致性：由于Tag由用户自由创建，可能导致相同内容被赋予不同的Tag，增加了信息检索的复杂性。 2. 脑力负担：选择合适的Tag需要用户投入思考，可能会造成认知负荷。 3. 缺乏规范：与受控词汇表相比，Tag的标准化程度较低，可能导致信息的混乱和难以理解。 Tagging系统及其UI设计应考虑如何降低用户使用的难度，提供Tag推荐、自动补全等功能，并确保Tag的清晰性和一致性。同时，需要建立有效的Tag关联和管理机制，以支持Tag的演化和信息的长期组织。通过良好的用户界面设计，可以鼓励用户参与Tagging，从而提升信息的可发现性和可访问性。 Tag与Tagging是应对信息爆炸时代的关键工具，它们在提高信息组织效率、促进用户参与和个性化表达方面发挥了重要作用。尽管存在挑战，但随着技术的发展和用户体验的优化，Tagging将持续发挥其在信息管理领域的价值。

Laravel开发-tagging

2019-08-27 上传
在`app/Models`目录下创建`Tag.php`文件，然后定义模型类，确保它与`Spatie\Tags\Tag`模型相继承： ```php namespace App\Models; use Spatie\Tags\Tag as BaseTag; class Tag extends BaseTag { // 可在此添加...

Tagging-Taggie 基于标签管理的个人知识管理开源软件

2012-11-28 上传
3. 打开Tagging主界面（类似Everything），可以一边打字输入一边获得检索结果，同时有最近浏览记录、访问最多记录、最常用Tag等信息。 注：上述快捷键可以自定义，例如设置为F1是最轻松的。 背景知识： -----------...

hire_text<-read.csv("C:/Users/ASUS/Desktop/text.csv") hire_text hire_text %>% mutate(id = 1:n()) -> hire_txt #给文档编号3 worker(type = "tag") -> wk #构造一个分词器，需要得到词性56 hire_txt %>% mutate(words = map(hire_text,tagging,jieba = wk)) %>% mutate(word_tag = map(words,enframe,name = "tag",value = "word")) %>% select(id,word_tag) -> hire_words #构造提取关键词的函数 extract_keywords = function(dt){ textrank_keywords(dt$word,relevant = str_detect(dt$tag,"^n"),ngram_max = 2) %>% keywords } hire_words %>% mutate(textrank.key = map(word_tag,extract_keywords)) %>% select(-word_tag) -> tr_keyword

2023-06-08 上传
错误在于`map()`函数的第一个参数`word_tag`，它需要的是一个列表，但是`word_tag`是一个列名，所以会导致以下错误信息： ``` Error in `map()`: In argument: `textrank.key = map(word_tag, extract_keywords)`. ...

git tag 的命令大全

2024-07-18 上传
git tag -a v1.0 -m "Tagging version 1.0" ``` 2. 查看所有已有的标签: ```shell git tags ``` 3. 标记当前提交: ```shell git tag -f HEAD ``` 4. 给HEAD指针所指向的提交关联一个现有标签: ```shell ...

、交换机端口port vlan和tag vlan有什么区别?请查询资料。在此实验中,如果将端口

2023-10-28 上传
在Tag VLAN模式下，交换机的端口可以与多个不同的VLAN绑定。而且，数据包在通过这些端口时需要进行标记（tagging），以指示该数据包属于哪个VLAN。这种方式允许不同的VLAN可以在同一个端口上共存，并增加了网络的...

import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件 with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 对文本进行分词 word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False)) # 打开pynlpir分词器 pynlpir.open() # 对分词后的词语进行词性标注 pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True) # 将词汇表映射成整数编号 vocab = set(word_list) vocab_size = len(vocab) word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} # 将词语和词性标记映射成整数编号 pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list) num_tags = len(pos_tags) tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)} int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)} # 将文本和标签转换成整数序列 X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list]) y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list]) # 将数据划分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 定义模型参数 embedding_size = 128 rnn_size = 256 batch_size = 128 epochs = 10 # 定义RNN模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test)) # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模型准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100)) # 将模型保存到文件中 model.save('model.h5')出现下述问题：ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:

2023-06-07 上传
pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True) # 将词汇表映射成整数编号 vocab = set(word_list) vocab_size = len(vocab) word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} int_to_word = {i: ...

详细分析下述代码：import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 对文本进行分词word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))# 打开pynlpir分词器pynlpir.open()# 对分词后的词语进行词性标注pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)# 将词汇表映射成整数编号vocab = set(word_list)vocab_size = len(vocab)word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}# 将词语和词性标记映射成整数编号pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list)num_tags = len(pos_tags)tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)}int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)}# 将文本和标签转换成整数序列X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list])y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list])# 将数据划分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义模型参数embedding_size = 128rnn_size = 256batch_size = 128epochs = 10# 定义RNN模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax')])# 编译模型model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))# 对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)# 计算模型准确率accuracy = np.mean(y_pred == y_test)print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))# 将模型保存到文件中model.save('model.h5')

2023-06-07 上传
pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True) ``` 这里使用`open`函数读取名为1.txt的文本文件，并将其中的内容存储在变量`text`中。然后使用jieba库对`text`进行分词，得到一个词语列表`word_list`。接着...

python中的tag

2023-07-27 上传
在Python中，"tag" 一词通常与标记（tagging）相关。标记是将文本中的每个词或词组与其相应的词性进行关联的过程。在自然语言处理中，标记可以用于词性标注、命名实体识别等任务。 在Python中，你可以使用各种库和...

Tag based vlan

2024-07-31 上传
在传统的VLAN中，VLAN ID通常存储在二层帧的目的MAC地址字段之后，被称为dot1q tagging模式。而Tag-Based VLAN允许数据在网络的不同部分之间跨越物理交换机，提供了一种更灵活的方式来组织和隔离网络中的各个用户组...

svn 加tag 命令

2024-09-14 上传
在SVN中添加标签（tag）是一个常用的操作，目的是为了创建一个项目的稳定版本的快照。通常，标签用于标记项目的发布版本，以便于后续的维护和回溯。 在命令行中，你可以使用`svn copy`命令来创建一个标签。基本的...
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