一维卷积(conv-1d):图像是二维数据,经过词向量表达的文本为一维数据,因此在TextCNN卷积用的是一维卷积。一维卷积带来的问题是需要设计通过不同 filter_size 的 filter 获取不同宽度的视野。 Pooling层:利用CNN解决文本分类问题的文章还是很多的,比如这篇A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences最有意思的...
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是K最邻近结点算法(k-Nearest Neighbor algorithm)的缩写形式,是电子信息分类器算法的一种 该算法的基本思路是:在给定新文本后,考虑在训练文本集中与该新文本距离最近(最相似)的 K 篇文本,根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3...
这才是我们最终需要的函数,预测函数,给定一个svm_node数组(代表普通的一个文本向量),svm会给出它的预测分类,对于二分类:+1或者-1。二,构造main.cpp有了svm.cpp 和svm.h 那我们就可以自己写一个控制台程序,去实现一个svm垃圾分类器程序。svm这么难的机器学习算法,但是站在巨人的肩膀上你会发现使用它是很简单...
摘要: 对于中文文本分类问题,提出一种新的Bagging方法.这一方法以决策树C4.5算法为弱分类器,通过实例重取样获取多个训练集,将其结果按照投票规则进行合成,最终得到分类结果.实验证明,这种算法的准确率,查全率,F1值比C4.5,kNN和朴素贝叶斯分类器都高,具有更加优良的性能.关键词:...
37 7 Vol. 37 No. 7 第 卷第 期 计算机应用研究 录用定稿 Application Research of Computers Accepted Paper Text-CRNN+Attention 架构下的多类别文本信息分类 * + 卢健 ,马成贤,杨腾飞,周嫣然 (西安工程大学 电子信息学院, 西安 710048) 摘要:文本分类作为数据挖掘和信息检索领域的研究热点。迄今为止,传统机...
KNN 是一种基于实例的学习方法,通过测量不同数据点之间的距离进行分类或回归。在 C 语言中实现 KNN 算法,我们需要编写距离计算和寻找 K 最近邻居的函数。 示例代码片段: // 计算两点之间的欧氏距离 double euclideanDistance(double *point1, double *point2, int nFeatures) { ...
基于文档频率的特征选择方法的实现步骤如下: (1)构建文档集合:首先,需要构建一个包含多个文档的集合。这 些文档可以是已分类的或未分类的文本数据。 (2)计算文档频率:对于集合中的每个特征,计算它在整个文档集 合中出现的次数,得到其文档频率。 (3)选择特征:根据特征的文档频率从高到低排序,选择文档频率 高...
SVM模型主要实现了最高的准确率值。在图5中展示了标题和摘要模型的分类混淆矩阵,用于这两个数据集,发现绝大多数预测都位于对角线上。 图6 然整体文本分类对许多应用可能有帮助,但通常逐词分类文本允许对文本数据进行丰富的挖掘。命名实体识别(NER)或标记分类被用作文本挖掘方法,用于提取有意义的信息(称为实体)。
单词查询:可以实现一个函数或方法,接受用户输入的单词,并在生成的单词库中进行查询,返回单词是否存在以及其出现的频次等信息。 单词库的应用场景:生成的单词库可以应用于各种文本处理任务,如自然语言处理、信息检索、文本挖掘等。通过对单词库的查询和统计分析,可以实现词频统计、关键词提取、文本分类等功能。