文本分類與SVM
之前做過一些文本挖掘的項目，比如網頁分類、微博情感分析、用戶評論挖掘，也曾經將libsvm進行包裝，寫了一個文本分類的開軟軟件Tmsvm。所以這里將之前做過一些關於文本分類的東西整理總結一下。 1 基礎知識 1. 1 樣本整理 文本分類屬於有監督的學習，所以需要整理樣本 ...
原文：利用SVM進行文本分類
利用SVM算法進行文本分類 數據集 兩位不同作家的作品 金庸 amp 劉慈欣 切分出來的小樣本。根據自己構建的詞匯表，將樣本轉化為一個 維的 向量 僅統計詞匯是否出現 。再加上一個 標記作家 模型 SVM linearKernel 損失函數 優化方法 ...
2018-03-13 21:33 0 1375 推薦指數：
相關推薦
NLTK學習筆記(六):利用機器學習進行文本分類
目錄 一、監督式分類：建立在訓練語料基礎上的分類 特征提取器和朴素貝葉斯分類器 過擬合：當特征過多 錯誤分析 二、實例：文本分類和詞性標注 文本分類 詞性標注：“決策樹”分類器 三、更近一步 ...
137、TensorFlow使用TextCNN進行文本分類
下面是分類的主函數入口 下面是TextCNN模型的圖構建過程: 下面是讀取文本文件的過程: 下面是訓練過程中的log View Code ...
使用Pytorch進行文本分類——TextCNN
使用Pytorch進行文本分類——TextCNN ...
文本分類（一）：使用Pytorch進行文本分類——BiLSTM+Attention
一、架構圖 二、代碼 三、解釋 四、經驗值 模型效果1層BILSTM在訓練集准確率：99.8%，測試集准確率：96.5%；2層BILSTM在訓練集准確率 ...
PaddleHub提供的ERNIE進行文本分類
可直接在百度的aistudio中進行實驗： 地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/305830 ERNIE 通過建模海量數據中的詞、實體及實體關系，學習真實世界的語義知識。相較於 BERT 學習原始語言信號，ERNIE ...
如何微調BERT模型進行文本分類
什么是BERT？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各種自然語言處理任務中提供了最前沿的結果在深度學習社區引 ...
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 ...