利用SVM進行文本分類
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 ...
原文：Hive基於UDF進行文本分詞
本文大綱 UDF 簡介 Hive作為一個sql查詢引擎，自帶了一些基本的函數，比如count 計數 ，sum 求和 ，有時候這些基本函數滿足不了我們的需求，這時候就要寫hive hdf user defined funation ，又叫用戶自定義函數。編寫Hive UDF的步驟： 添加相關依賴，創建項目，這里我用的管理工具是maven，所以我創建的也是一個maven 項目 這個時候你需要選擇合適的 ...
2020-12-31 09:14 0 467 推薦指數：
相關推薦
137、TensorFlow使用TextCNN進行文本分類
下面是分類的主函數入口 下面是TextCNN模型的圖構建過程: 下面是讀取文本文件的過程: 下面是訓練過程中的log View Code ...
使用Pytorch進行文本分類——TextCNN
使用Pytorch進行文本分類——TextCNN ...
PaddleHub提供的ERNIE進行文本分類
可直接在百度的aistudio中進行實驗： 地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/305830 ERNIE 通過建模海量數據中的詞、實體及實體關系，學習真實世界的語義知識。相較於 BERT 學習原始語言信號，ERNIE ...
如何微調BERT模型進行文本分類
什么是BERT？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各種自然語言處理任務中提供了最前沿的結果在深度學習社區引 ...
文本分類（一）：使用Pytorch進行文本分類——BiLSTM+Attention
一、架構圖 二、代碼 三、解釋 四、經驗值 模型效果1層BILSTM在訓練集准確率：99.8%，測試集准確率：96.5%；2層BILSTM在訓練集准確率 ...
文本分析——分詞技術
---恢復內容開始--- 1.分詞： 基於規則的分詞方法 1）正向最大匹配法（由左到右的方向） 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向） 3）最少切分（使每一句中切出的詞數最小） 4）雙向最大匹配法（進行由左到右、由右到左兩次掃描） 基於統計 ...
數據挖掘入門系列教程（七）之朴素貝葉斯進行文本分類
數據挖掘入門系列教程（七）之朴素貝葉斯進行文本分類 貝葉斯分類算法是一類分類算法的總和，均以貝葉斯定理為基礎，故稱之為貝葉斯分類。而朴素貝葉斯分類算法就是其中最簡單的分類算法。 朴素貝葉斯分類算法 朴素貝葉斯分類算法很簡單很簡單，就一個公式如下所示： \[P(B|A) = \frac ...