doc2vec模型 小數(shù)據(jù)集精品文章

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  基于jieba和doc2vec的中文情感語(yǔ)料分類(lèi)

  Chinese-sentiment-analysis-with-Doc2Vec 簡(jiǎn)介 中文語(yǔ)料的情感分析基本步驟如下： 爬取相關(guān)的語(yǔ)料或者下載相關(guān)語(yǔ)料（本文使用了對(duì)于賓館評(píng)價(jià)的相關(guān)語(yǔ)料作為例子） 將語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)處理并分詞 用某種量化的表達(dá)形式來(lái)對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行數(shù)...

  alaege 2019-07-31 11:01 評(píng)論0 收藏0
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  自然語(yǔ)言處理真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

  ...析的評(píng)級(jí)方法，以確定文件在搜尋結(jié)果中出現(xiàn)的順序。 Doc2Vec 在自然語(yǔ)言處理中，一個(gè)很重要的技術(shù)手段就是將文檔轉(zhuǎn)換為一個(gè)矢量，這個(gè)過(guò)程一般是使用gensim這個(gè)庫(kù)進(jìn)行處理的。gensim官網(wǎng)地址如果你需要Java版本的Doc2Vec：https:/...

  王巖威 2019-07-30 17:03 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用

  ...步驟a中提取到的所有微博message文本內(nèi)容清洗整理，訓(xùn)練Doc2Vec模型，得到單個(gè)文本的向量化表示，對(duì)所得的文本作聚類(lèi)（KMeans，在30w的微博用戶的message上測(cè)試，K取128對(duì)文本的區(qū)分度較強(qiáng)），最后提取每個(gè)cluster的中心向量，并根...

  tanglijun 2019-04-25 18:14 評(píng)論0 收藏0
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  小樣本學(xué)習(xí)（Few-shot Learning）綜述

  ...介紹 Few-shot Learning 的三類(lèi)典型方法及每種方法的代表性模型；接下來(lái)介紹在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的研究進(jìn)展以及我們對(duì) metric-based 的方法進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)后提出的 few-shot learning framework。問(wèn)題定義人類(lèi)非常擅長(zhǎng)通過(guò)極少量的樣本識(shí)別...

  tigerZH 2019-04-25 18:32 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)之多項(xiàng)式回歸與模型泛化

  ...過(guò)擬合。 如果對(duì)前面的樣本單單使用線性回歸，得到的模型如圖（這里省略的代碼實(shí)現(xiàn)）： 訓(xùn)練出來(lái)的模型很簡(jiǎn)單，但它并不能完整的表述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，這就是欠擬合（underfitting）。 如果使用多項(xiàng)式回歸，代碼如下： def ...

  huhud 2019-07-30 18:36 評(píng)論0 收藏0