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Il existe deux façons de créer des arborescences de mots: implicitement et explicitement. Le choix est spécifié avec l`option wordtree. format. Les utilisations sont à l`opposé des causes, vous voyez où dans le modèle travail à faire est utilisé. Le jeu d`outils d`analyse pour Vensim PLE et PLE plus est corrigé. Dans les autres configurations de Vensim, les outils d`analyse ont des options qui les font afficher des informations différentes sur le modèle. Pour regarder plus profondément dans le modèle, vous pouvez définir le diagramme d`arborescence à différentes profondeurs. Il y a plusieurs différences entre les deux arbres de mots que nous avons vus jusqu`à présent. La disposition de la première arborescence de mots a été calculée implicitement à partir d`un ensemble de phrases, mais dans cette arborescence de mots, nous avons spécifié quels mots apparaissent, où ils apparaissent, et quelle est leur taille. La couleur est plus subtile.

Comme la taille, il peut éventuellement être utilisé pour indiquer un attribut des mots dans l`arborescence. Si nous voulions colorer les mots dans notre arbre de mot «chats» pour indiquer le sentiment, nous pouvons fournir cela dans notre DataTable. Les arborescences de mots implicites sont divisées en phrases et en mots selon des règles simples, exprimées en expressions régulières. Dans de rares cas, vous souhaiterez peut-être substituer le comportement par défaut, et dans ce cas, vous pouvez utiliser les options wordSeparator et sentenceSeparator. Nous pouvons tracer à travers le diagramme en regardant ce qui provoque une variable particulière. Cet arbre de mots représente un arbre de phrases, avec la taille des mots proportionnels à leur utilisation. Dans cet ensemble de phrases, „chats mangent des souris“ se produit quatre fois, et „chats mangent“ se produit six fois (quatre fois avec „souris“, et deux fois avec „Kibble“). Un arbre de mot représente plusieurs séquences parallèles de mots.

Il pourrait être utilisé pour montrer quels mots suivent le plus souvent ou précèdent un mot cible (par exemple, „chats sont…“) ou pour montrer une hiérarchie de termes (par exemple, un arbre de décision). L`inconvénient majeur de l`utilisation d`un arbre de décision est sa nature très volatile. Même un petit changement de données peut apporter des modifications majeures à la structure de l`arborescence, rendant un modèle redondant. Pour cette raison, c`est une bonne idée de dessiner l`arbre de décision en utilisant le stylo et le papier, et de transférer à MS Word après avoir finalisé l`arbre. En outre, les grands arbres de décision deviennent difficiles à manier, et difficile à intégrer dans une seule page de MS-Word. Les grands arbres de décision deviennent également très complexes avec beaucoup de branches et de sous-branches, rendant la représentation dans une feuille unique très difficile. Pour les arborescences de mots implicites, quel mot utiliser comme racine de l`arborescence.

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