短文字分類,騰訊AI Lab聯合港中文提出主題記憶網路
在 EMNLP 2018 中,針對短文字的處理,騰訊 AI Lab 釋出了 論文 Topic Memory Networks for Short TextClassification。這篇論文由騰訊 AI L
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本教程將會建立一個神經網路模型,通過分析影評文字將影評分為正面或負面。這是一個典型的二分類問題,是一種重要且廣泛適用的機器學習問題。 我們將使用包含50,000條電影評論文字的IMDB(網際網路電影資料庫)
試想,8歲的小明是你剛上小學的兒子,長得可愛,古靈精怪,對世界充滿好奇。 這天飯後,剛寫完家庭作業的小明看到你在書桌前對著電腦眉頭緊鎖,便跑了過來問你:“爸爸(媽媽),你在做什麼呀?”。
1. 演算法 多標籤分類的適用場景較為常見,比如,一份歌單可能既屬於標籤旅行也屬於標籤駕車。有別於多分類分類,多標籤分類中每個標籤不是互斥的。多標籤分類演算法大概有兩類流派: 採用One-vs-
(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, NLTK 3.3) 前面我們學習了很多用NLP進
1. 準確率,召回率,精確率,F1-score,Fβ,ROC曲線,AUC值 為了評價模型以及在不同研究者之間進行效能比較,需要統一的評價標準。根據資料探勘理論的一般方法,評價模型預測能力最廣泛使用的
資料預處理一方面是為了提高資料的質量,另一方面也是為了適應所做資料分析的軟體或者方法。 在做資料分析時,我想許多資料分析師會像《R語言實戰第二版》的作者卡巴科弗那樣發出感嘆:“資料分析師在資料預處
在NLP領域中,文字分類輿情分析等任務相較於文字抽取,和摘要等任務更容易獲得大量標註資料。因此在文字分類領域中深度學習相較於傳統方法更容易獲得比較好的效果。正是有了文字分類模型的快速演進,海量
本系列部落格主要分享了微軟 Azure 的團隊使用IntelAnalytics Zoo( https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo )在 Azure 的
近日,奧克斯空調“使用60天不滿意退貨”活動引發行業熱議。特別是在主流媒體和中國家電協會的共同監督下,此次活動更是備受關注。 圖:協會代表、媒體代表、企業代表共同開啟活動 作為空調行業的TOP3,奧克斯這
中國家電協會領導、嘉賓及媒體監督團代表上臺開啟活動 網易科技訊 9月25日訊息,在人民日報新媒體大廈一號演播廳,奧克斯空調股份有限公司對近期引發行業關注的“品質營銷事件”做出承諾,“使用60天不滿意退貨”。活
變分自編碼器(Variational Autoencoder,VAE)是生成式模型(Generative Model)的一種,另一種常見的生成式模型是 生成式對抗網路 (Generative Adversar
轉載本文需註明出處:微信公眾號EAWorld,違者必究。 針對分散式架構下的資料一致性,大家也許會問這樣的問題:跨系統間分散式事務如何解決?系統內多個服務的分散式事務如何解決?一個服務內多個數據源
系統的定義 系統泛指由一群有 的個體組成,根據某種 運作,能完成個別元件 的工作的群體。 模組 和 元件 模組:從邏輯層面拆分出來
文 | 祕叢叢 陀螺沒有停下。 電影《盜夢空間》的最後,陀螺旋轉就代表人仍在夢中。在這部電影裡,主角通過干預他人的夢境,影響人在現實中的決策。“未來是有可能的,現在已經有人在研究夢境成像了,目前它還類似