原文:文本情感分类:分词 OR 不分词(3)

为什么要用深度学习模型 除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现 端到端 的模型。所谓 端到端 ,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程 包括特征的提取 模型的学习。而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是 分词 词向量 句向量 LSTM 分类 这么几个步骤。虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一 ...

2017-02-06 16:12 0 1409 推荐指数:

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lucene:索引 -不分词

package com.capinfotech.faq.classifier; import java.util.*; import java.io.File; import java.io.I ...

Fri Dec 20 00:49:00 CST 2013 0 5295
基于情感词典的文本情感分类

基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语有“讨厌”、“恨”等,从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后,我们再对输入的句子进行最 ...

Mon Oct 08 19:48:00 CST 2018 0 1773
ElasticSearch 设置某个字段不分词

先说结论:字段类型更改为 'keyword' elasticSearch官方文档中创建index代码如下 由于es官方文档版本基于2.x编写,而本人安 ...

Thu Apr 14 09:49:00 CST 2022 0 897
Python分词情感分析工具——SnowNLP

本文内容主要参考GitHub:https://github.com/isnowfy/snownlp what's the SnowNLP   SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对 ...

Fri May 31 18:10:00 CST 2019 7 14790
文本情感分类:传统模型(1)

基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语有“讨厌”、“恨”等,从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后,我们再对输入的句子进行最直接 ...

Mon Feb 06 21:51:00 CST 2017 0 4382
中文分词基本算法主要分类

基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、(传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统) 1、基于词典的方法(字符串匹配,机械分词方法) 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配 ...

Mon Nov 13 01:53:00 CST 2017 0 15099
 
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