基於LDA主題模型和SVM的文本分類
用LDA模型抽取文本特征，再用線性SVM分類，發現效果很差，F1=0.654。 RandomForestClassifier的表現也比較差： 而隨便用一個深度學習模型(textCNN,LSTM+Attention)都能達到0.95+的F1，而且還不用處理特征、不用分詞。 說下 ...
原文：百度開源其NLP主題模型工具包，文本分類等場景可直接使用L——LDA進行主題選擇本質就是降維，然后用於推薦或者分類
年 月 日，百度開源了一款主題模型項目，名曰：Familia。 InfoQ記者第一時間聯系到百度Familia項目負責人姜迪並對他進行采訪，在本文中，他將為我們解析Familia項目的技術細節。 什么是Familia Familia 開源項目包含文檔主題推斷工具 語義匹配計算工具以及基於工業級語料訓練的三種主題模型：Latent Dirichlet Allocation LDA Sentence ...
2017-07-24 11:13 0 2006 推薦指數：
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