1) neighbouring character entropy
邻字熵
1.
Based on the analysis , it advances a method to recognize the component referred to person ,which bases on neighbouring character entropy and rules .
本文定义了指人成分的概念,分析了指人成分的构成和分布特征,并面向大型叙事作品,提出一种基于邻字熵统计和规则发现相结合的指人成分识别方法。
2) Neighborhood entropy
邻域熵
3) neighborhood entropy of attribute
邻域属性熵
1.
Referring the idea of entropy in information theory,the definitions of neighborhood entropy of attribute and neighboring main attribute are proposed.
针对隐私保护聚类问题,提出一种隐私保护数据干扰方法NETPA,NETPA干扰方法通过对数据点及邻域点集的分析,借助信息论中熵的理论,提出邻域属性熵和邻域主属性等概念,对原始数据中数据点的邻域主属性值用其k邻域点集内数据点在该属性的均值进行干扰替换,在较好地维持原始数据k邻域关系的情况下达到保护原始数据隐私不泄露的目的。
4) entropy of Chinese character
汉字熵值
5) Chinese character entropy
汉字的熵值
6) character mean entropy
字符平均熵
补充资料：思北邻韩二翁西邻因庵主南邻章老秀才
【诗文】：
乡闾耆宿非复前，老章病死今三年。
朝来出门为太息，不见此翁催社钱。
我比翁虽差识字，向来推择尝为吏，事功自计无一毫，尚不如翁终日醉。
【注释】：
【出处】：
乡闾耆宿非复前，老章病死今三年。
朝来出门为太息，不见此翁催社钱。
我比翁虽差识字，向来推择尝为吏，事功自计无一毫，尚不如翁终日醉。
【注释】：
【出处】：
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