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标签 > 文本分类
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文本分类是 NLP 中最常见的任务之一, 它可用于广泛的应用或者开发成程序,例如将用户反馈文本标记为某种类别,或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平...
文本分类是一种应用广泛的算法,它是各种用于大规模处理文本数据的软件系统的核心,常被用于帮助电子邮箱过滤垃圾邮件,帮助论坛机器人标记不当评论。
而多类别分类指的是y的可能取值大于2,但是y所属类别是唯一的。它与多标签分类问题是有严格区别的。所有的scikit-learn分类器都是默认支持多类别分...
2017-12-27 标签:文本分类 4714 0
1 前言 大家现在打比赛对预训练模型非常喜爱,基本上作为NLP比赛基线首选(图像分类也有预训练模型)。预训练模型虽然很强,可能通过简单的微调就能给我们带...
2021-07-18 标签:文本分类 2450 0
fastText有两大用途——文本分类和Word Embedding
N-gram 是一种基于统计语言模型的算法,常用于 NLP 领域。其思想在于将文本内容按照字节顺序进行大小为 N 的滑动窗口操作,从而形成了长度为 N ...
P-Net中特征向量fp投影到C-Net的fc的正交方向上。也就是说,将fp(从输入文档中提取的完整信息)投影到更具区分性的语义空间中,以进行最终分类。
高成本的人工标签使得弱监督学习备受关注。seed-driven 是弱监督学习中的一种常见模型。该模型要求用户提供少量的seed words,根据seed...
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