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目錄 1 31.1 41.2 41.3 51.4 51.5 6 8 92.1 92.2 92.3 102.4 12 123.1 123.2 163.3 193.4 193.5 20 2120年的時(shí)間，閱文從發(fā)展之初的不400幣市值的閱讀平臺(tái)和文學(xué)IP巨頭。他的發(fā)展歷程并不是那么一帆風(fēng)順，但卻也契合了個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行滲透。其原因主要是小說是IP（IntellectualProperty）的一個(gè)起源，為了這樣一個(gè)起源，很多公司都會(huì)在網(wǎng)絡(luò)小說方面進(jìn)行布局。2016年閱文統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)小說后，了IP變現(xiàn)更不不性進(jìn)行次的比武俠小說有更夸張的表現(xiàn)形式，如手一揮，星球就爆炸了，這種在武俠小說中仍然不在。隨著種類的變化詞的意義也不同，如“嚇?biāo)懒恕?，很多時(shí)候不是死了或者要死了NLPNLP不不理NLP路w留婆等不1、內(nèi)容挖掘算子分散不集中、不2、需求來源散亂、整理代價(jià)大、不31務(wù)，不同的業(yè)務(wù)需要挖掘不同的內(nèi)容。如果是IP的可理行什更技術(shù)主要包含底層數(shù)據(jù)、核心技術(shù)、基礎(chǔ)算子、應(yīng)用策略NER行分析。NER系。社交廣泛程度通過社交比例進(jìn)行量化，與人物A有社交關(guān)系的所有人除以書中人物A例了不不不8年了年行（量也極低行生成不行行理行義向量生成和書籍語義向量生成；另一種是BV為特征向量相似度，通過用戶行預(yù)測(cè)。方案是基于書單已有的推薦語作為訓(xùn)練語料，使用data2seq模型生成推薦語。行更不是一個(gè)I接入模型進(jìn)行判斷。也可以使用word2vec進(jìn)行特征擴(kuò)展，但同時(shí)也會(huì)引入大量章節(jié)拆分：以句子為最小單位，判斷不同章節(jié)中句句子篩選：刪除短句，只保留長(zhǎng)句。原因是加入短句去除長(zhǎng)句中的命名實(shí)體：保留提取指紋：通過MD5等，對(duì)每個(gè)長(zhǎng)句建立索引：Lucene鑒別時(shí)，先對(duì)章節(jié)進(jìn)行預(yù)處理，利用Lucene索引對(duì)比指紋庫，如果被找到的句用用戶行

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