近日,對近些年在NLP領域很火的BERT模型進行了學習,並進行實踐。今天在這里做一下筆記。 本篇博客包含下列內容: BERT模型簡介 概覽 BERT模型結構 BERT項目學習及代碼走讀 項目基本特性介紹 代碼走讀&要點歸納 基於BERT模型實現垃圾郵件分類 ...
一. 前言 由於最近有一個郵件分類的工作需要完成,研究了一下基於SVM的垃圾郵件分類模型。參照這位作者的思路 https: blog.csdn.net qq article details ,使用trec c這個公開的垃圾郵件語料庫 https: plg.uwaterloo.ca gvcormac treccorpus 作為數據進行建模。並對代碼進行優化,提升訓練速度。 工作過程如下: ,數據預處 ...
2021-06-11 21:27 0 1461 推薦指數:
近日,對近些年在NLP領域很火的BERT模型進行了學習,並進行實踐。今天在這里做一下筆記。 本篇博客包含下列內容: BERT模型簡介 概覽 BERT模型結構 BERT項目學習及代碼走讀 項目基本特性介紹 代碼走讀&要點歸納 基於BERT模型實現垃圾郵件分類 ...
1. 數據集說明 trec06c是一個公開的垃圾郵件語料庫,由國際文本檢索會議提供,分為英文數據集(trec06p)和中文數據集(trec06c),其中所含的郵件均來源於真實郵件保留了郵件的原有格式和內容,下載地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac ...
1. 數據准備:收集數據與讀取 2. 數據預處理:處理數據 3. 訓練集與測試集:將先驗數據按一定比例進行拆分。 4. 提取數據特征,將文本解析為詞向量 。 5. 訓練模型:建立模型,用訓練數據訓練模型。即根據訓練樣本集,計算詞項出現的概率P(xi|y),后得到各類下詞匯出現概率的向量 ...
1. 前言 《朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)》,介紹了朴素貝葉斯原理。本文介紹的是朴素貝葉斯的基礎實現,用來垃圾郵件分類。 2. 朴素貝葉斯基礎實現 朴素貝葉斯 (naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類的方法。對於給定的訓練數據集,首先基於特征條件獨立 ...
------------------郵件數據預處理------------------ 一:郵件數據讀取 二:預處理操作 (一)預處理內容 預處理主要包括以下9個部分: (二)預處理實現讀取郵件 (三)將Email轉化為詞 ...
目將是0。一旦我們所有的X向量准備好了,我們就訓練我們的算法,最后,我們可以用它來分類一封電子郵件是否 ...
學習了那么多機器學習模型,一切都是為了實踐,動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的,堅持,共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現(python)及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算,另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...
1.讀取 # 讀取數據集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProj ...