NLP傳統基礎（2）---LDA主題模型---學習文檔主題的概率分布（文本分類/聚類）
。 從而通過分析一些文檔抽取出它們的主題（分布）出來后，便可以根據主題（分布）進行主題聚類或文本分類。 2、 ...
原文：基於LDA主題模型和SVM的文本分類
用LDA模型抽取文本特征，再用線性SVM分類，發現效果很差，F . 。 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 . 的F ，而且還不用處理特征 不用分詞。 說下具體流程：提取LDA特征時，需要CountVectorizer來先對文本進行向量化，首先需要對文本進行分詞，考慮到樣本數量較多 搜狐新聞 ...
2020-12-04 20:20 0 604 推薦指數：
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