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也就是说,从虚字角度分析,前八十回和后四十回,也不是同一作者的手笔。
因此,无论是从高频词汇分析,还是从虚字分析,通过科学方法研究后,我得出以下结论:红楼梦前80回,和后四十回,并不是出自同一人之手。
弹幕上终于松了一口气:
“终于完事了,脑袋里全是浆糊,懵了啊!”
“我刚刚究竟看了个啥?”
“全程懵逼中!”
“我突然想喷几句话,但发现我完全不知道从何喷起。因为我啥啥都没听懂啊!”
“视频还没结束么?哟,才进行了三分之二?”
“还没结束么?”
下面,为了对我的研究成果进行验证,我们引入神经网络。
所谓神经网络是一种利用误差反向传播算法的人工神经网络,可以有效的解决很复杂的有大量互相相关的分类问题
弹幕,集体崩溃了。
“我靠,又来!”
“神啊,救救我吧。”
“请直接说结论!!”
“苍了个天!”
朴素贝叶斯分类器平均准确率为091677,方差为000201而神经网络分类器平均准确率为093513,方差为000175。
因此,我的研究成果是没有问题的。
综上所述,从高频词汇角度研究,我运用各组高频词汇频数变化折线图。从虚字角度,用了朴素贝叶斯和神经网络分类方法,作了组内与组间对照研究。
结果表明,
视频中,三无的语气加重,严肃而肯定:
“红楼梦前八十回与后四十回文本特征存在显著的差异性,即前八十回和后四十回作者不是同一个人!
短视频播放完毕!
富旦大学办公室内,围观的众教授,一头雾水!
此时此刻,他们和所有网友一样,都没看懂。
这个全程运用了统计学、计算机技术等科学手段进行文史研究的方法,对于这一世的人们来说,太超前了。
虽然在前世司空见惯,但是在这一世,所有人是闻所未闻,见所未见!
“三无关于后出师表的研究,我听得明明白白的。但是这个我完全懵了。”
“我完全理解不了他刚刚的内容,是对是错,完全不明白啊!”
“咱们先别谈这个研究哈,张主任,你竟然认识三无,你也太厉害了吧?”
“张主任人脉是广啊,竟然连三无都认识!”
“原来你的朋友,竟然是大名鼎鼎的三无,哇,你真的是神通广大啊。”
“张主任,您干嘛去?”
“张主任?”
张主任突然转身离去,一路小跑着奔向楼梯,同事的声音早已来不及回答。
:文中公式是错的,因为正确的公式,字体识别不出来。
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