VocabularyProcessor：类似于keras里面的那个padding，将词映射到词向量词字典的id上 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-23 12:49:37
阅读次数：
131
Lecture note 5: word2vec + manage experiments Word2vec Most of you are probably already familiar with word embedding and understand the importance of ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-23 00:25:29
阅读次数：
149
简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-17 17:34:58
阅读次数：
326
1、fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在学术上没有太多创新点，好处是模型简单，训练速度非常快。简单尝试可以发现，做出来的结果也不错，可以达到上线使用的标准。 2、简单说来，fastText做的事情，就是把文档中所有词通过lookup table变成向量（word2ve ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-14 15:00:32
阅读次数：
507
simpleRNN 训练集为《爱丽丝梦境》英文版txt文档，目标：根据随机给出的10个字符，生成可能的后100个字符 词向量空间生产 模型训练与预测 python (base) C:\Users\杨景\Desktop\keras深度学习实战\DeepLearningwithKeras_Code\Ch ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-08 15:41:11
阅读次数：
180
1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-06 22:25:26
阅读次数：
257
1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-06 22:18:18
阅读次数：
177
1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-06 21:23:36
阅读次数：
247
1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-06 20:35:31
阅读次数：
106
朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类 1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-06 11:05:10
阅读次数：
253
