原文:NLP -- 文本特征構造

學習筆記 基於深度學習的自然語言處理 中文版 車萬翔 等譯 基本概念 在語言處理中,向量 x 來源於文本數據,能夠反映文本數據所具有的多種語言學特征 從文本數據到具體向量的映射稱為 特征提取 和 特征表示 ,通過 特征方程 所完成 對語言數據,其以一些列離散的符號形式存在,這個序列需要使用微妙的方法轉換成為一個數值向量 NLP 分類問題中的拓撲結構 這些分類樣例能夠被擴展為 結構化問題,我們感興趣 ...

2020-08-02 18:27 0 559 推薦指數:

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NLP文本分析與特征工程

作者|Mauro Di Pietro 編譯|VK 來源|Towards Data Science 摘要 在本文中,我將使用NLP和Python解釋如何為機器學習模型分析文本數據和提取特征。 自然語言處理(NLP)是人工智能的一個研究領域,它研究計算機與人類語言之間的相互作用,特別是 ...

Thu Jul 02 23:50:00 CST 2020 0 1429
NLP-特征選擇

文本分類之特征選擇 1 研究背景   對於高緯度的分類問題,我們在分類之前一般會進行特征降維,特征降維的技術一般會有特征提取和特征選擇。而對於文本分類問題,我們一般使用特征選擇方法。 特征提取:PCA、線性判別分析 特征選擇:文檔頻數、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本證據權、卡 ...

Fri Mar 27 23:34:00 CST 2015 0 4828
[NLP]文本摘要介紹

一、摘要的主要分類 文本摘要:從數據上來看,分為利用無監督數據(自動摘要)和有監督數據兩種方法​ 文本摘要:從獲取方法上看,分為抽取式摘要(從原文中抽取多個句子組成概要)和生成式摘要(先是自然語言理解進行篇章理解,然后用自然語言生成來生成摘要​)兩種方法。 深度學習模型:BertSum ...

Mon Jul 06 05:36:00 CST 2020 0 1012
NLP 文本預處理

1、不同類別文本量統計,類別不平衡差異 2、文本長度統計 3、文本處理,比如文本語料中簡體與繁體共存,這會加大模型的學習難度。因此,他們對數據進行繁體轉簡體的處理。 同時,過濾掉了對分類沒有任何作用的停用詞,從而降低了噪聲。 4、上文提到訓練數據中,存在嚴重的樣本 ...

Tue Jul 02 23:47:00 CST 2019 0 1185
NLP文本分類

引言 其實最近挺糾結的,有一點點焦慮,因為自己一直都期望往自然語言處理的方向發展,夢想成為一名NLP算法工程師,也正是我喜歡的事,而不是為了生存而工作。我覺得這也是我這輩子為數不多的剩下的可以自己去追求自己喜歡的東西的機會了。然而現實很殘酷,大部分的公司算法工程師一般都是名牌大學,碩士起招,如同 ...

Sat May 29 06:43:00 CST 2021 0 346
特征工程系列:GBDT特征構造以及聚類特征構造

特征工程系列:GBDT特征構造以及聚類特征構造 本文為數據茶水間群友原創,經授權在本公眾號發表。 關於作者:JunLiang,一個熱愛挖掘的數據從業者,勤學好問、動手達人,期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限 ...

Thu Nov 07 22:51:00 CST 2019 0 811
特征工程系列:聚合特征構造以及轉換特征構造

特征工程系列:聚合特征構造以及轉換特征構造 本文為數據茶水間群友原創,經授權在本公眾號發表。 關於作者:JunLiang,一個熱愛挖掘的數據從業者,勤學好問、動手達人,期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限 ...

Thu Nov 07 22:55:00 CST 2019 0 720
特征工程系列:(五)特征構造

有的時候,已有的特征可能並沒有有效的表征特征,尤其是針對特殊的業務的時候,極有可能需要對已有的特征進行變換,從而讓特征更加能夠表征特有的業務。這里介紹幾種常用的特征構造方法。 (1) 統計量構造 使用常用的統計量構造特征,常用的統計量有: 四分位數、中位數、平均值、標准差、偏差、偏度 ...

Wed Aug 04 00:23:00 CST 2021 0 115
 
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