如何用 Python 和深度遷移學習做文字分類?
本文為你展示,如何用10幾行 Python 語句,把 Yelp 評論資料情感分類效果做到一流水平。 疑問 在《 如何用 Python 和 fast.ai 做影象深度遷
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文字分類指的是計算機通過演算法對輸入的文字按照一定的類目體系進行自動化歸類的過程。 在人工智慧浪潮席捲全球的今天,文字分類技術已經被廣泛地應用在文字稽核、廣告過濾、情感分析和反黃識別等NLP領域。本
很多時候,人們在網上晒各種東西、抒發情感。個體的情感分析可能沒有多大用處,但對大多數人的情感進行分析,就能得到比較有趣的結果。想象一下,當一個熱點新聞事件出現後,你可以通過分析大多數人的留言感知輿情,瞭解網路平
人的社會屬性決定了人與人之間的互動已經滲透到日常生活的方方面面,無論是在工作中與同事協作完成既定專案,亦或是到線上平臺上參與公眾討論以實現個人向社會的發聲,互動文字作為互動行為發生的基本載體可謂無處不在。如何
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
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
通過迭代方式尋找 K 個簇的一種劃分方案,使得聚類結果對應的代價函式最小。 1、缺點 需要人工預先確定初始 K 值,且該值和真實的資料未必吻合。 K 均值只能收斂到
1.無監督學習:簡介 聚類演算法:第一個無監督學習演算法(無標籤的資料) 什麼是無監督學習呢? 對比:監督學習問題指的是,我們有一系列標籤,然後用假設函式去擬合它,作為對比,在無監督學習中,我們的資