文本分類解決方法綜述
一、傳統文本分類方法 文本分類問題算是自然語言處理領域中一個非常經典的問題了，相關研究最早可以追溯到上世紀50年代，當時是通過專家規則（Pattern）進行分類，甚至在80年代初一度發展到利用知識工程建立專家系統，這樣做的好處是短平快的解決top問題，但顯然天花板非常低，不僅費時費力，覆蓋 ...
原文：少量數據文本分類避免過擬合的方法
概述 雖說現在深度學習在文本分類上取得了很大的進步，但是很多時候在工業界沒有與之匹配的數據量，在少量數據的情況下，使用深度學習很容易出現過擬合，而此時使用傳統的TF IDF加機器學習又無法取得良好的效果。針對這種情況，我們來看看在使用深度學習時有哪些方法也盡量地避免過擬合。 過擬合的處理方法 L 和L 正則化 對模型中的權重系數加上L 或L 正則處理，將無關的權重系數懲罰到一個很小的值，甚至為 ...
2019-01-04 14:34 0 1734 推薦指數：
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1.開篇 最近幾個月因為項目的原因，接手了半監督學習在文本分類中應用的課題，所以很認真地學習了相關的內容，包括半監督學習、文本分析、傳統分類方法、深度學習分類等等。 為了更好的鞏固自己所學，所以嘗試把看到的比較易懂的內容拿過來和大家分享，也算是自己的一次梳理匯總和學習。本篇介紹傳統的分類方法 ...
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轉自：http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征選擇 三分類器 一.概述 文本分類在文本處理中是很重要的一個模塊，它的應用也非常廣泛，比如：垃圾過濾，新聞分類，詞性標注 ...
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目的 其實，說白了就是人想知道這個文檔是做什么的。首先給每篇文章一個標簽、構建文檔的特征，然后通過機器學習算法來學習特征和標簽之間的映射關系，最后對未知的文本進行標簽的預測。 在海量信息的互聯網時代，文本分類尤其重要。sklearn作為即可學術研究，也可構建產品原型，甚至發布商用產品的機器學習包 ...