【文章推薦】知識圖譜系列---自然語言處理---分詞詞向量與文本分類

原文：知識圖譜系列---自然語言處理---分詞詞向量與文本分類

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2020-05-17 04:15 0 867 推薦指數：

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大廠技術實現 | 詳解知識圖譜的構建全流程 @自然語言處理系列

自然語言處理之文本分類

自然語言處理領域。文本分類的應用場景有：　　1. 新聞主題分類（文章分類）：根據文章內容（或者結合標題） ...

自然語言處理（六）詞向量

目的：把文本用數據的形式表達出來方法：傳統基於規則，現代基於統計一、詞編碼方式1——離散表示 1、One-hot編碼和句子中順序無關，耗空間耗時 2、詞袋模型每個數表示該詞出現的次數（One-hot的加和） 3、TF_IDF 每個數代表該詞在整個文檔中的占比 4、N-gram ...

Python自然語言處理筆記【一】文本分類之監督式分類

一、分類問題分類是為了給那些已經給定的輸入選擇正確的標簽。在基本的分類任務中，每個輸入都被認為與其他的輸入是隔離的。每個類別的標簽集是預先定義好的（只有把類別划分好了，才能給輸入划分類別）。分類任務舉例：判斷電子是否是垃圾郵件從一個固定的主題領域列表里，比如有‘體育 ...

自然語言處理3.7——用正則表達式為文本分詞

1、分詞的簡單方法：在空格字符處分割文本是文本分詞最簡單的方法。考慮一下摘自《愛麗絲夢游仙境》中的文本。 >>> raw = """'When I'M a Duchess,' she said to herself, (not in a very hopeful ...

自然語言處理——詞向量詞嵌入

1 傳統方式的缺點使用索引的方式無法表達詞之間的相似性，n元模型在很多場合難以取得明顯的進步和表現。one-hot存在維度方面的問題以及無法表示詞和短語之間的相似性。 WordNet: WordNet是一個由普林斯頓大學認識科學實驗室在心理學教授喬治·A·米勒的指導下建立 ...

[自然語言處理] 文本向量化技術

前期准備使用文本向量化的前提是要對文章進行分詞，分詞可以參考前一篇文章。然后將分好的詞進行向量化處理，以便計算機能夠識別文本。常見的文本向量化技術有詞頻統計技術、TF-IDF技術等。詞頻統計技術詞頻統計技術是很直觀的，文本被分詞之后。用每一個詞作為維度key，有單詞對應的位置 ...

自然語言處理之文本情感分類

一、概述　　文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然語言處理和文本挖掘技術，對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理和抽取的過程。情感分析任務按其分析的粒度可以分為篇章級，句子級，詞或短語級;按其處理文本的類別可分為基於產品評論的情感分析和基於新聞評論的情感分析 ...

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