“各大搜索引擎怎么采用电视Ngrams识别分歧和独特的主题”

被称为ngrams的词表为大型拷贝语料库的语言采用提供了强大的非费用性镜头。 应用于电视的隐藏式字幕后，可以检查语言中采用的许多复杂图案。 这些图案定义了用于了解周围世界的信息镜头。 从各搜索引擎的角度来看，电视台之间语言采用的细微差异提供了一个识别潜在分裂、争论或不同主题的有力信号。

ngrams使您能够以非费用和统计上可接受的方式理解拷贝文件的宏单词选择。 虽然ngrams通常用于理解整个语料库，但各来源的单词招聘中记录的差异，可以明显看出内在世界信息媒体对媒体的兴趣。

在电视信息中，广播电台每天要就需要涵盖的主题和事情，以及这些主题和事情的构成方法，和向观众说明的方法做出无数的决定。 公司的失败是安然规模的欺诈，还是更临床上面临财务困难？ 政治家故意欺诈，欺骗，意外说错话吗？ 英国脱欧是当天最重要的信息还是穆勒调查，还是香港的抗议活动和苏丹的最新信息？

理论上与每天发布无限量报道的在线信息媒体不同，固定的电视播出时间意味着故事必须相互替代。 一个故事的特征必然意味着另一个故事没有涵盖。 决定在电视上最明确地说，使之成为理解议程设定和守卫的理想媒体。

因此，电视信息的这种局部位移将成为一个特殊的指标，表明它可能具有争议性和与特定类别的信息媒体不同的主题和语言选择。

例如，当电台按政治谱排列时，最先出现在保守倾向和自由倾斜局的词表明有政治分歧和有争议的叙述。 如果保守的出口关注希拉里·克林顿的电子邮件，自由派出口关注穆勒的调查，这些话题将代表着政治上有争议的叙述。 同样，有一天，英国据点关注英国退出欧洲，美国据点聚焦穆勒调查，新闻网站聚焦香港抗议活动，在中东据点关注难民危机的情况下，显示出各自的主题具有独特的地理亲和性。

各搜索引擎如何使用这样的新闻为搜索提供上下文？

想象一下客户正在搜索mueller的调查等话题。 今天，各大搜索引擎很容易回到与调查相关的最相关的覆盖范围。 此外，还可以利用规划的知识地图，提出向客户搜索行为和维基百科等知识源学习的其他语义相关主题。

但是，根据电视信息的报道，各大搜索引擎很快发现穆勒的调查被政治光谱方面的网站覆盖，并在搜索展示结果的上部显示出与政治光谱的特定方面密切相关、出现在光谱各部分电台的频率的弹出式上下文。

也可以显示来自连续体每个片段的无线电组片段，以便客户了解如何从政治角度区分问题。

更感兴趣的是，这样的弹出窗口向搜索者显示与搜索词相同的政治谱的搜索相关的类似党派用语的列表，并在谱的另一侧显示对应物，从而使顾客了解与框架和搜索相关的更广泛的社会故事。

简单地说，客户不仅可以将搜索视为孤立的关键字，还可以在更广泛的社会背景下理解主题。

同样，如果搜索英国退出欧洲，英国媒体可能会警告顾客大量报道这个主题。 其他国家的重要议题包括穆勒调查、香港抗议活动、难民危机等，有可能扩大搜索者的观点，了解全球事务。

要连接这些不同的主题，只能通过这种ngram数据集的时间关联来实现。 因为从意义上说，事情没有关联。 因为这与知识地图无关。 此外，客户并不是通过搜索行为来了解足够多的主题的关联性。 相反，请考虑争论的性质。

最后，使用来自信息存档的ngram等字频表，提供强大的非费用性镜头来定义我们周围的世界，使各搜索引擎能够识别分裂，与争论不同的主题，越来越多的是他们的搜索 为了让公众理解他们搜索的主题，它不仅是孤立的单词集合，还作为嵌入在世界社会背景中的事情和叙述有用。