利用SVM进行文本分类
利用SVM算法进行文本分类 数据集 两位不同作家的作品（金庸&刘慈欣）切分出来的小样本。根据自己构建的词汇表，将样本转化为一个1000维的0-1向量（仅统计词汇是否出现）。再加上一个0-1标记作家 模型 SVM linearKernel 损失函数 优化方法 ...
原文：Hive基于UDF进行文本分词
本文大纲 UDF 简介 Hive作为一个sql查询引擎，自带了一些基本的函数，比如count 计数 ，sum 求和 ，有时候这些基本函数满足不了我们的需求，这时候就要写hive hdf user defined funation ，又叫用户自定义函数。编写Hive UDF的步骤： 添加相关依赖，创建项目，这里我用的管理工具是maven，所以我创建的也是一个maven 项目 这个时候你需要选择合适的 ...
2020-12-31 09:14 0 467 推荐指数：
相关推荐
137、TensorFlow使用TextCNN进行文本分类
下面是分类的主函数入口 下面是TextCNN模型的图构建过程: 下面是读取文本文件的过程: 下面是训练过程中的log View Code ...
使用Pytorch进行文本分类——TextCNN
使用Pytorch进行文本分类——TextCNN ...
PaddleHub提供的ERNIE进行文本分类
可直接在百度的aistudio中进行实验： 地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/305830 ERNIE 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE ...
如何微调BERT模型进行文本分类
什么是BERT？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引 ...
文本分类（一）：使用Pytorch进行文本分类——BiLSTM+Attention
一、架构图 二、代码 三、解释 四、经验值 模型效果1层BILSTM在训练集准确率：99.8%，测试集准确率：96.5%；2层BILSTM在训练集准确率 ...
文本分析——分词技术
---恢复内容开始--- 1.分词： 基于规则的分词方法 1）正向最大匹配法（由左到右的方向） 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向） 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小） 4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描） 基于统计 ...
数据挖掘入门系列教程（七）之朴素贝叶斯进行文本分类
数据挖掘入门系列教程（七）之朴素贝叶斯进行文本分类 贝叶斯分类算法是一类分类算法的总和，均以贝叶斯定理为基础，故称之为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类算法就是其中最简单的分类算法。 朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法很简单很简单，就一个公式如下所示： \[P(B|A) = \frac ...