####需要先安装几个R包,如果有这些包,可省略安装包的步骤。#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例子 ...
一 问题介绍 概率分布模型中,有时只含有可观测变量,如单硬币投掷模型,对于每个测试样例,硬币最终是正面还是反面是可以观测的。而有时还含有不可观测变量,如三硬币投掷模型。问题这样描述,首先投掷硬币A,如果是正面,则投掷硬币B,如果是反面,则投掷硬币C,最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面,因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量,而硬币A的正反则是不可观测变量。这里,用Y表示可观测变量,Z表示 ...
2018-09-30 01:57 0 1878 推荐指数:
####需要先安装几个R包,如果有这些包,可省略安装包的步骤。#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例子 ...
写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目。虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣。 第一部分 模型 Bert模型是Google ...
1、概述 FastText 文本分类算法是有Facebook AI Research 提出的一种简单的模型。实验表明一般情况下,FastText 算法能获得和深度模型相同的精度,但是计算时间却要远远小于深度学习模型。fastText 可以作为一个文本分类的 baseline 模型 ...
xlnet中文文本分类任务 ,出来之后尝试了下中文文本分类模型,xlnet模型相比bert有很多东西做了改变,模型层面的不多说,目前放出来的中文文本分类模型是采用24层的网络结果,和中文版的bert12层的网络大了两倍,之前论文出来时 ...
数据集介绍 包含来自互联网电影数据库的50000条影评文本,对半拆分为训练集和测试集。训练集和测试集之间达成了平衡,意味着它们包含相同数量的正面和负面影评,每个样本都是一个整数数组,表示影评中的字词。每个标签都是整数值 0 或 1,其中 0 表示负面影评,1 表示正面影评。 注意事项 ...
1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐、耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的。在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量未标记的样本,以期获得文本分类更高的准确率。本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器,通过EM ...
标签: 半监督学习,文本分类 作者:炼己者 本博客所有内容以学习、研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! 如果大家觉得格式看着不舒服,也欢迎大家去看我的简书 半监督学习文本分类系列 用半监督算法做文本分类(sklearn) sklearn半监督学习 ...
最近一直在研究textCNN算法,准备写一个系列,每周更新一篇,大致包括以下内容: TextCNN基本原理和优劣势 TextCNN代码详解(附Github链接) TextCNN模型实践迭代经验总结 ...