原文:NLP -- 文本特征构造

学习笔记 基于深度学习的自然语言处理 中文版 车万翔 等译 基本概念 在语言处理中,向量 x 来源于文本数据,能够反映文本数据所具有的多种语言学特征 从文本数据到具体向量的映射称为 特征提取 和 特征表示 ,通过 特征方程 所完成 对语言数据,其以一些列离散的符号形式存在,这个序列需要使用微妙的方法转换成为一个数值向量 NLP 分类问题中的拓扑结构 这些分类样例能够被扩展为 结构化问题,我们感兴趣 ...

2020-08-02 18:27 0 559 推荐指数:

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NLP文本分析与特征工程

作者|Mauro Di Pietro 编译|VK 来源|Towards Data Science 摘要 在本文中,我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个研究领域,它研究计算机与人类语言之间的相互作用,特别是 ...

Thu Jul 02 23:50:00 CST 2020 0 1429
NLP-特征选择

文本分类之特征选择 1 研究背景   对于高纬度的分类问题,我们在分类之前一般会进行特征降维,特征降维的技术一般会有特征提取和特征选择。而对于文本分类问题,我们一般使用特征选择方法。 特征提取:PCA、线性判别分析 特征选择:文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡 ...

Fri Mar 27 23:34:00 CST 2015 0 4828
[NLP]文本摘要介绍

一、摘要的主要分类 文本摘要:从数据上来看,分为利用无监督数据(自动摘要)和有监督数据两种方法​ 文本摘要:从获取方法上看,分为抽取式摘要(从原文中抽取多个句子组成概要)和生成式摘要(先是自然语言理解进行篇章理解,然后用自然语言生成来生成摘要​)两种方法。 深度学习模型:BertSum ...

Mon Jul 06 05:36:00 CST 2020 0 1012
NLP 文本预处理

1、不同类别文本量统计,类别不平衡差异 2、文本长度统计 3、文本处理,比如文本语料中简体与繁体共存,这会加大模型的学习难度。因此,他们对数据进行繁体转简体的处理。 同时,过滤掉了对分类没有任何作用的停用词,从而降低了噪声。 4、上文提到训练数据中,存在严重的样本 ...

Tue Jul 02 23:47:00 CST 2019 0 1185
NLP文本分类

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同 ...

Sat May 29 06:43:00 CST 2021 0 346
特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造

特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限 ...

Thu Nov 07 22:51:00 CST 2019 0 811
特征工程系列:聚合特征构造以及转换特征构造

特征工程系列:聚合特征构造以及转换特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限 ...

Thu Nov 07 22:55:00 CST 2019 0 720
特征工程系列:(五)特征构造

有的时候,已有的特征可能并没有有效的表征特征,尤其是针对特殊的业务的时候,极有可能需要对已有的特征进行变换,从而让特征更加能够表征特有的业务。这里介绍几种常用的特征构造方法。 (1) 统计量构造 使用常用的统计量构造特征,常用的统计量有: 四分位数、中位数、平均值、标准差、偏差、偏度 ...

Wed Aug 04 00:23:00 CST 2021 0 115
 
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