常采用特征选择方法。常见的六种特征选择方法： 1）DF(Document Frequency) 文档频率 DF:统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性 2）M ...

文本分类实战 分类任务 算法流程 数据标注 特征抽取 特征选择 分类器 训练 ...

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 ...

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 ...

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 ...

之前做过一些文本挖掘的项目，比如网页分类、微博情感分析、用户评论挖掘，也曾经将libsvm进行包装，写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本 ...

　　CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案，因为CNN要求输入都是一定长度的，而对于文本分类问题，文本序列是不定长的，RNN可以完美解决序列不定长问题， 因为RNN不要求输入是一定长度的。那么对于CNN用于解决文本分类问题而言，可以判断文本的长度范围，例如如果大多数文本长度在100以下 ...

一、初始化设置 1 jvm out of memory 解决方案： 在weka SimpleCLI窗口依次输入java -Xmx 1024m 2 修改配置文件，使其支持中文： 配置文件是 ...