原文：NLP之文本分类：「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较
参考链接：https: www.yanxishe.com TextTranslation from wcm ...
2020-09-23 20:52 0 789 推荐指数：
相关推荐
链接地址：https://github.com/AimeeLee77/keyword_extraction 1、基于TF-IDF的文本关键词抽取方法 词频（Term Frequency，TF） 逆向文件频率（Inverse Document Frequency ...
为以后项目准备，在此写一下文本分类预测模型的完整流程，使用的多项式朴素贝叶斯算法进行预测，在其他人项目中看到使用前馈神经网络进行预测（本人目前没有使用过深度学习进行文本分类，不知道效果怎么样） 目前有2个问题未解决 模型建立完，怎样预测一个新的文本文件（词频向量化无法处理）？ 解决方案 ...
目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型 ...
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海！每天一点点，以达到积少成多之效！ word2vec----概念，数学原理理解 1.数据集 Kaggle上的电影影评数据，包括unlabeledTrainData.tsv ...
1、one-hot 一般是针对于标签而言，比如现在有猫：0，狗：1，人：2，船：3，车：4这五类，那么就有： 猫：[1,0,0,0,0] 狗：[0,1,0,0,0] 人：[0,0,1,0,0] ...
这是一份还没完成的作品。后面再补上~ Word2Vec 两个算法： Skip-grams (SG)：预测上下文 Continuous Bag of Words (CBOW)：预测目标单词 两种稍微高效一些的训练方法： Hierarchical softmax Negative ...
TF-IDF对训练数据做词频及概率统计； 分类使用朴素贝叶斯计算所有类目的概率; 适用于电商的 ...