darlenmarypu

摩爾達維亞語翻譯這個插件可以點竄APP的名稱

翁布里亞文翻譯[問題類型]: 程式諮詢 [軟體熟習度]: 入門(寫過其他程式，只是對語法不熟悉) [問題論述]: 大師好，比來剛接觸文字探勘 參考了陳嘉葳大大的文章：用R進行中文 text Mining (http://goo.gl/3mTrDg) 天成翻譯公司也照做了一番，有些地方因為有更新所以有本身點竄翻譯 問題1： 在輸出TermDocumentMatrix時，呈現了以下的模樣 不知道怎麼把 弄掉，原本的文章也沒有長如許。 Docs Terms 1 2 3 4 5 平生 自願 0 0 0 0 0 平生 味道 0 0 0 0 0 一家 嘴 罐子 1 0 0 0 0 一連串 0 0 0 0 0 人 0 0 0 0 0 人 人 人 強者 同學 0 0 0 0 0 人 人 小學 0 0 0 0 0 人 人 事 課 精神 0 0 0 0 0 人 人 器材 0 0 0 0 0 人 山 雙手 0 0 0 0 0 問題2： 輸出的文字雲長如許 http://i.imgur.com/W6Bo2Tk.png

明明程式碼一樣，不知為何我的倒是方的，並且沒有很密集。 想知道問題出在哪。 問題3： 由於原文章只鎖定名詞 d.corpus <- tm_map(d.corpus[1:100]翻譯社 segmentCN, nature = TRUE) d.corpus <- tm_map(d.corpus翻譯社 function(sentence) { noun <- lapply(sentence, function(w) { w[names(w) == "n"] }) unlist(noun) }) 若所有詞性都想要，該怎麼做呢？ 我有試做看看，卻在輸出tdm時獲得error Error in `[.simple_triplet_matrix`(tdm翻譯社 1:10, 1:5) : subscript out of bounds [程式典範榜樣]: 或者的程式碼以下： d.corpus0 <- Corpus(DirSource('doc'), list(language = NA)) #語料庫 d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus0翻譯社 removePunctuation) d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus_clean, removeNumbers) d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus_clean, function(word) { gsub("[A-Za-z0-9]", "", word) }) d.corpus_seg <- tm_map(d.corpus_clean[1:100], segmentCN, nature = TRUE) d.corpus_seg2 <- tm_map(d.corpus_seg翻譯社 function(sentence) { noun <- lapply(sentence, function(w) { w[names(w) == "n"] }) unlist(noun) }) #d.corpus_vec <- Corpus(VectorSource(d.corpus_seg)) #沒法run d.corpus_stop <- tm_map(d.corpus_seg2, removeWords, myStopWords) #建立TermDocumentMatrix(自己修改過) corpus_clean <- tm_map(d.corpus_stop, PlainTextDocument) d.corpus_vec <- Corpus(VectorSource(corpus_clean)) tdm <- TermDocumentMatrix(d.corpus_vec翻譯社 control = list(wordLengths = c(2翻譯社 Inf))) #文字雲 m1 <- as.matrix(tdm) v <- sort(rowSums(m1), decreasing = TRUE) d <- data.frame(word = names(v), freq = v) wordcloud(d$word, d$freq翻譯社 min.freq = 2, random.order = F, ordered.colors = F, colors = rainbow(length(row.names(m1)))) 這個問題已經困擾我好幾天，想了好久也找良多資料照樣無解，才想說上來請各位高手解 答 小妹第一次在本版發文，如有任何不當請多多原諒:) [關鍵字]: 文字探勘，text mining

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eilc wrote:

中文翻譯「這些弱女子為戀愛蒙受極大的疾苦，但是當初正是她們的荏弱吸引了男性的留意、眷注，與垂憐翻譯」〈菟絲花〉中上代「小三搶姊夫」的愛情，就是最明顯的寫照：「羅傳授固然深愛他那開朗熱情的老婆，照舊是沒法節制的回應楚楚動人、稚嫩純情的小姨子對他的敬慕。」如許的劇情走向，完全展露瓊瑤小說的主要部分—弱者美學。不但如斯，下代奉母命前來投奔的女主角，一樣是對本身處境徬徨焦慮的弱女子，致使本來事不關己的男主角願意和她一同扛下情緒重擔，進而以英雄之姿解開謎團，即「在小說的終局，女主角一度殘破不全的成分與自我認同，由於和男主角連系而從頭完整。」林芳玫坦言：「女性主義者雖然會反攻瓊瑤小說中荏弱無能的女性形象，但也應深切體會這背後所隱含的道德幻夢。」也就是說，戀愛小說透過箇中男性腳色（無論正反），對實際中異性所抱持的等候與發出的呼求。

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中翻法

原文翻譯成效會變成「1N7AT9(1W/7.5V)*REN」
NS 或 REN 的...(恕刪)

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場外花絮→楊：USC最棒　林書豪：對啊！他們會幫翻譯公司做功課

簡體翻譯繁體也問了微軟翻譯社但客服說翻譯社叫天成翻譯公司移除倉頡重裝,可也是照樣當機
而且後面的 USB 開始無法讀步履硬碟，剛買來的時辰都正常，