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 ...
項目代碼見 Github:https: github.com fanfanSky .算法介紹 .代碼所用數據 詳情參見http: qwone.com jason Newsgroups 文件結構 doc classification.py stopwords.txt vocabulary.txt train.data train.label train.map test.data test.labe ...
2019-06-01 19:50 4 1260 推薦指數:
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 ...
前言: 經歷過文本的特征提取,使用LibSvm工具包進行了測試,Svm算法的效果還是很好的。於是開始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在結構風險最小化和VC維理論的基礎上。所以這篇只介紹關於SVM的理論基礎。 目錄: 文本分類學習(一)開篇 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&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1000維的0-1向量(僅統計詞匯是否出現)。再加上一個0-1標記作家 模型 SVM linearKernel 損失函數 優化方法 ...
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 ...
直接從特征提取,跳到了BoostSVM,是因為自己一直在寫程序,分析垃圾文本,和思考文本分類用於識別垃圾文本的短處。自己學習文本分類就是為了識別垃圾文本。 中間的博客待自己研究透徹后再補上吧。 因為獲取垃圾文本的時候,發現垃圾文本不是簡單的垃圾文本,它們具有多個特性: 1. 種類繁多 ...
前面博客里面從謠言百科中爬取到了所有類別(10類)的新聞並以文本的形式存儲。 現在對這些數據進行分類,上代碼: 運行完分類完成! ...
對原始數據集進行分詞處理,並且通過綁定為Bunch數據類型,實現了數據集的變量表示。 文本分類的結構化方法就是向量空間模型,把文本表示為一個向量,該向量的每個特征表示為文本中出現的詞。通常,把訓練集中出現的每個不同的字符串都作為一個維度,包括常用詞、專有詞、詞組和其他類型的模式串,如電子郵件地址 ...
SVM(Support Vector Machine)支持向量機是建立於統計學習理論上的一種二類分類算法,適合處理具備高維特征的數據集。它對數據的分類有兩種模式,一種是線性可分割,另一種是線性不可分割(即非線性分割)。SVM思想是:通過某種 核函數,將數據在高維空間里 尋找一個最優超平面 ...