文本分类解决方法综述
一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖 ...
原文：少量数据文本分类避免过拟合的方法
概述 虽说现在深度学习在文本分类上取得了很大的进步，但是很多时候在工业界没有与之匹配的数据量，在少量数据的情况下，使用深度学习很容易出现过拟合，而此时使用传统的TF IDF加机器学习又无法取得良好的效果。针对这种情况，我们来看看在使用深度学习时有哪些方法也尽量地避免过拟合。 过拟合的处理方法 L 和L 正则化 对模型中的权重系数加上L 或L 正则处理，将无关的权重系数惩罚到一个很小的值，甚至为 ...
2019-01-04 14:34 0 1734 推荐指数：
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1.开篇 最近几个月因为项目的原因，接手了半监督学习在文本分类中应用的课题，所以很认真地学习了相关的内容，包括半监督学习、文本分析、传统分类方法、深度学习分类等等。 为了更好的巩固自己所学，所以尝试把看到的比较易懂的内容拿过来和大家分享，也算是自己的一次梳理汇总和学习。本篇介绍传统的分类方法 ...
文本分类特征选择方法
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0.数据介绍 2、配置网络 定义网络 定义损失函数 定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 5、模型预测 6.源代码: ...
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转自：http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征选择 三分类器 一.概述 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注 ...
sklearn 基本的文本分类
目的 其实，说白了就是人想知道这个文档是做什么的。首先给每篇文章一个标签、构建文档的特征，然后通过机器学习算法来学习特征和标签之间的映射关系，最后对未知的文本进行标签的预测。 在海量信息的互联网时代，文本分类尤其重要。sklearn作为即可学术研究，也可构建产品原型，甚至发布商用产品的机器学习包 ...