リーベ造句

• ここで＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠は前回のクエリーベクトルである．
  此处，＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠是上一次的查询向量。
• また，初期クエリーベクトルを＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠とするよう変更した．
  并且进行变更，将初始查询向量设为＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠。
• ユーザの調整意図をうまく推測し，新しいクエリーベクトルに反映させることができたか．
  是否顺利地推测出用户的调整意图并反映到新查询向量中。
• すなわち，Ａとは，被験者の意図と逆方向にクエリーベクトルが変更された回数である．
  即，Ａ是查询向量被变更向与被试人员的意图相反的方向的次数。
• ＵＳＭに代表されるメモリーベース法は，一般に，このように膨大な量のメモリーを必要とする．
  代表ＵＳＭ的存储库法，一般都需要这种庞大数量的存储空间。
• 検定を行うためメモリが増加しているが，従来のメモリーベース法よりは少いオーダーである．
  虽为进行检验增加了存储空间，但较之以往的存储库法而言，其指令较少。
• 日本の食料自給率は年々低下し，１９９９年には４０％（カロリーベース）のまでになった。
  日本的食品自给率逐年降低，平成１１年已经达到４０％（以卡路里计算）。
• ユーザの調整意図をうまく推測しクエリーベクトルに反映できた場合は良い結果が得られる．
  很好地推测了用户的调整意图、并将其反映到了查询向量的时候，得到了很好的结果。
• すなわち，興味の背景にあるユーザの視点に関して，クエリーベクトルから読みとることは困難である．
  也就是说，从疑问矢量中获取感兴趣的背景里与用户的视点相关的情况是很难的。
• そして，式（５）を満たす最小のｙに対して，　＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠を新しいクエリーベクトルとする．
  并且，对于满足（５）式的最小ｙ，设＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠为新查询向量。
• これは，システムＣで前回と異なるクエリーベクトルを作成できない場合，システムＢを簡略化して用いることを意味する．
  这意味着系统Ｃ中无法生成与上一次不同的查询向量时，简化并使用系统Ｂ。
• §１メモリーベース法による接近
  §１通过存储库法的研究
• Ｉ．メモリーベース法との比較
  ｉ．和存储库法的比较
• そして，その結果を踏まえ，従来のメモリーベース法よりも少ないメモリでランダム選択を積極的に改善する手法の提案を行う．
  然后，基于此结果，提出用比既有存储库法更少的存储空间积极改善随机选择的方法。
• 全体として適合文書の順位を上げ，不適合文書の順位を下げているため，クエリーベクトルを適切に変更できたと考えられる．
  整体方面上移了匹配文件的位次，下移了不匹配文件的位次，可以认为合理地变更了查询向量。
• 一方，従来のメモリーベース法は不完全知覚状態の分離に状態数の指数オーダーという非現実的な量のメモリを要請する．
  另一方面，既有的存储库法对不完全感知状态的分离需要状态数的指数级这一不现实数量的存储空间。
• これは政策同士を直接比較する検定なので，木構造などを記憶する従来のメモリーベース手法よりも少ないオーダーで実装できる．
  由于这是直接比较策略的审定，较之从前记录树形结构的存储库方法，可以用更少的命令来安装。
• フロントエンドプロセッサには３章で述べた各クエリーベクトル推測手法をそれぞれシステムＡ，Ｂ，Ｃとして実装し，実験に用いた．
  前端处理器中分别安装了第３章中讲到的各个查询向量推测方法作为系统Ａ、Ｂ、Ｃ，用于实验。
• すなわち，Ｆとは，１人の被験者が行う調整操作全体を通じて，被験者の意図どおりにクエリーベクトルが変更された回数を意味する．
  即，Ｆ的意思是１个被试人员进行的所有调整操作中，查询向量按照被试人员意图那样被变更的次数。
• これは，政策同士を直接比較する検定なので，木構造などを記憶する従来のメモリーベース法よりも少ないオーダーで検定可能である．
  由于这是直接比较策略之间的检定，比起记忆树形结构等以往的存储库法来说，可用更少的指令进行检定。