用LDA模型抽取文本特征,再用线性SVM分类,发现效果很差,F1=0.654。 Precision:0.680,Recall:0.649,F1:0.654 RandomForestClassifier的表现也比较差: Precision:0.680,Recall:0.668,F1:0.670 而随便用一个深度学习模型(textCNN,LSTM+Attention)都能达到0.95+的F1,而且还不用处理特征、不用分词。 说下具体流程:提取LDA特...
对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模...
深度学习算法:包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变换器（Transform...
一、基于向量空间模型的文本特征表示 向量空间模型(Vector Space Model,VSM)也就是单词向量空间模型,区别于LSA、PLSA、LDA这些话题向量空间模型,但是单词向量空间模型和话题向量空间模型都属于词袋模型,又和word2vec等文本分布式表示方法相区别。 向量空间模型的基本想法是:给定一个文本,用一个向量表示该文本的语义,向量...
对于线性方法,我们训练(惩罚)逻辑回归模型和线性判别分析(LDA)。逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN...
词向量在多个 NLP 任务能取得提升，我们利用知乎全量数据训练 ELMO 词向量，ELMO 词向量利用双向 lstm ...
百度试题 题目下列哪一项不是自然语言处理中常用模型 A.LSTMB.word2vecC.SVMD.LDA主题模型相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
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结合RQA特征集,年龄和性别似乎是有用的协变量,有助于提高分类准确率。...特征1的分类准确率分别为:87.27%(LDA)、86.67%(MLP)、85%(SVM)。 ?...对特征集1使用MLP和SVM分类器的分类准确率为92.86%(13/14个被试被正确识别),SVM分类器更加敏感,而MLP分类器更加特异(Fig. 13)。
优点:易于理解 缺点:人工工作量大 基于k_NN 准确率:很低(60% - 70%) 优点:思想简单、算法简单 缺点:准确率低;耗内存;耗时间 基于Bayes 准确率:还可以(70% - 80%) 优点:简单,高效,运算速度快,扩展性好 缺点:准确率不高,达不到实用 基于最大熵 ...