原文:NLP之文本分類:「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三種模型比較

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2020-09-23 20:52 0 789 推薦指數:

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基於tf-idf文本分類預測模型

為以后項目准備,在此寫一下文本分類預測模型的完整流程,使用的多項式朴素貝葉斯算法進行預測,在其他人項目中看到使用前饋神經網絡進行預測(本人目前沒有使用過深度學習進行文本分類,不知道效果怎么樣) 目前有2個問題未解決 模型建立完,怎樣預測一個新的文本文件(詞頻向量化無法處理)? 解決方案 ...

Tue Mar 30 00:30:00 CST 2021 0 283
文本分類-01】Word2vec

目錄 大綱概述 數據集合 數據處理 預訓練word2vec模型 一、大綱概述 文本分類這個系列將會有8篇左右文章,從github直接下載代碼,從百度雲下載訓練數據,在pycharm上導入即可使用,包括基於word2vec預訓練的文本分類,與及基於近幾年的預訓練模型 ...

Thu Jul 23 05:57:00 CST 2020 0 580
NLP-文本分類之詞向量-word2vec概念和公式理解

不積跬步無以至千里,不積小流無以成江海!每天一點點,以達到積少成多之效! word2vec----概念,數學原理理解 1.數據集   Kaggle上的電影影評數據,包括unlabeledTrainData.tsv ...

Thu Jun 25 05:54:00 CST 2020 0 142
天池學習賽-NLP新聞文本分類(5/6)-Word2Vec+TextCNN模型

這是一份還沒完成的作品。后面再補上~ Word2Vec 兩個算法: Skip-grams (SG):預測上下文 Continuous Bag of Words (CBOW):預測目標單詞 兩稍微高效一些的訓練方法: Hierarchical softmax Negative ...

Sat Aug 01 18:49:00 CST 2020 2 594
 
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