bag-of-word相对于set-of-word的特征提取效果较好,分类性能提高5%左右,推断可能是因为在文本分类中,带有情感的词汇出现的次数可能会比较多,而在bag-of-word提取的特征可以突出这一点。 2-gram提取的特征相对于bag-of-word提取的特征更好,在图1和图 2的比较过程中,可以发现在相同的条件设置下,2-gram的准确率可...
1. NLP基本流程和Spacy框架 1.1 spacy安装 1.2 spacy工作流程 1.3 spacy基本使用 1.4 spacy pipeline技巧 本文会开启一个关于NLP的新系列,定位是零基础纯入门,欢迎交流讨论提建议。 1. NLP基本流程和Spacy框架 NLP(自然语言处理)是深度学习中一门重要应用,NLP主要涉及到和人类语言相关的研究和应用,一直以来都有种说...
importpyLDAvisimportpyLDAvis.sklearn# 直接读取sklearn模型ldavis=pyLDAvis.sklearn.prepare(model,train_data,tfidf)# 保存为本地htmlpyLDAvis.save_html(ldavis,'ldavis.html') NLP系列文章目录 厉建扬:NLP beginner(1) - NLP基本流程和Spacy框架 厉建扬:NLP beginner(2) - 特征提取与词袋模型 厉建扬:NLP beginn...
NLP-Beginner 任务四:基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch 传送门 一. 介绍 1.1 任务简介 1.2 数据集 1.3 原数据解释 二. 特征提取——Word embedding(词嵌入) 三. 神经网络(LSTM+CRF) 3.1 LSTM层 3.2 CRF层(条件随机场Conditional Random Field) 3.2.1 转移矩阵 T ... ...
此项目使用预训练模型初始化完成关于 NLP-Beginner:自然语言处理入门练习的任务。 Star 0 Watch 1README.md NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 新加入本实验室的同学,请按要求完成下面练习,并提交报告。 请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“...
此项目完成了关于NLP-Beginner:自然语言处理入门练习的所有任务,所有代码都经过测试,可以正常运行。包括基于机器学习的文本分类、基于深度学习的文本分类、基于注意力机制的文本匹配、基于LSTM+CRF的序列标注、基于神经网络的语言模型。 目录 01基于机器学习的文本分类 02基于深度学习的文本分类 03基于注意力机制的文本匹配...
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。 参考: 深度学习上手指南 《神经网络与深度学习》 不懂问google 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 参考 文本分类 《神经网络与深度学习》第2/3章...
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。 参考: 深度学习上手指南 《神经网络与深度学习》 不懂问google 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 ...
厉建扬:NLP beginner(1) - NLP基本流程和Spacy框架 2. NLP文本预处理 NLP领域有许多常见的应用,如文本分类,文本摘要,文本聚类等,在最文本进行算法建模之前,都会经常统一的文本预处理过程,处理过后再将数据送入模型进行训练。本节将重点介绍预处理部分,文本预处理和常规结构化的机器学习数据不太一样,有一些特殊的方...
厉建扬:NLP beginner(1) - NLP基本流程和Spacy框架 厉建扬:NLP beginner(2) - 特征提取与词袋模型 厉建扬:NLP beginner(3) - TFIDF模型 参考文献 https://medium.com/analytics-vidhya/word-embeddings-in-nlp-word2vec-glove-fasttext-24d4d4286a73 ...