如何利用DeepPavlov进行文本分类
如何利用DeepPavlov进行文本分类
提问于 2018-11-23 11:34:39
我感兴趣的是使用DeepPavlov聊天机器人框架进行文本分类。
问题是我没有足够的训练数据。理想情况下，我希望对每个类只进行很少样本的文本分类。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-11-23 12:50:46
你应该去看看德帕夫洛夫 autoFAQ模型。在培训数据有限的情况下，专门开发了有效的模型。
有几种型号可供您使用
- 基于tf-国防军的模型
- fastText模型
- 两者的混合
更改配置文件中的dataset源，并通过运行
python -m deeppavlov train tfidf_logreg_en_faq您可以通过命令行与经过训练的模型进行交互。
python -m deeppavlov interact tfidf_logreg_en_faq -d或者通过Python代码
from deeppavlov.core.commands.infer import build_model
faq = build_model("tfidf_logreg_en_faq", load_trained = True, download = True)
a = faq(["I need help"])
a您可以在colab笔记本中找到所有必需的代码片段。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53445949
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
