参考链接:https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2668?from=wcm ...
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 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:目前使用通过测试集和训练集建的词袋模型进行新文本的词频向量化,然后使用算法模型进行文本预测 绘制PR曲线和ROC曲线 ...
2021-03-29 16:30 0 283 推荐指数:
参考链接:https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2668?from=wcm ...
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] ...
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 ...
TF-IDF模型 1. 理论基础 由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化,从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术,能够将字符串转换为数字,从而能够进行数据计算。 TF-IDF(term ...
文本信息检索——布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 如要检索“布尔检索”或“概率检索”但不包括“向量检索”方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0 ...
1. 理论基础 由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化,从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术,能够将字符串转换为数字,从而能够进行数据计算。 TF-IDF(term frequency ...
绪论 最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文)。 不同版本 ...