使用fastText句子向量作为输入特征
fastText是一个用于文本分类和句子向量表示的开源库。它由Facebook AI Research团队开发，具有高效、准确和易用的特点。
fastText的句子向量模型是通过将句子中的单词向量进行平均得到的。它使用了基于n-gram的词袋模型，将每个单词表示为n-gram的集合，并通过学习这些n-gram的向量表示来捕捉单词的语义信息。通过将句子中的所有单词向量进行平均，可以得到整个句子的向量表示。
fastText的输入特征是使用句子向量表示的文本数据。这种表示方法可以应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。通过将句子向量作为输入特征，可以将文本数据转化为机器学习算法可以处理的数值型数据。
在云计算领域，可以使用fastText句子向量作为输入特征来构建文本分类模型。例如，可以将用户的评论文本作为输入，使用fastText句子向量表示进行情感分析，判断用户对产品或服务的态度是正面还是负面。这对于企业来说是非常有价值的，可以帮助他们了解用户的需求和反馈，进而改进产品和服务。
腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，可以与fastText句子向量相结合使用。例如，腾讯云的自然语言处理（NLP）平台提供了文本分类、情感分析、命名实体识别等功能，可以帮助用户快速构建和部署自然语言处理模型。此外，腾讯云还提供了云服务器、云数据库、云存储等基础设施服务，以及人工智能、物联网等领域的解决方案，可以满足用户在云计算领域的各种需求。
腾讯云自然语言处理（NLP）平台：https://cloud.tencent.com/product/nlp 腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb 腾讯云云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai 腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
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用LingPipe进行层次式情感分析
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这是在使用LingPipe机器学习工具进行情感分析的背景下进行的。如果一个大段落中的句子有积极/消极的情绪，我就得把它分类。我知道在LingPipe中有以下方法
根据段落的极性--负或正--对整个段落进行分类。
在这里，我还不知道句子的极性。我们仍然停留在段落层面。如何确定段落中句子的极性，段落中的句子是否是正反句？我知道，如果一个句子是主观的/客观的，LingPipe是能够分类的。所以用这种方法.
，，，我是否应该首先对进行一组主观/客观的LingPipe训练。paragraph.Train 使用经过训练的模型从测试中提取出所有的主观句子。基于所提取的主观句子的LingPipe分类器通过手动
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减少大型模型的fastText内存使用量
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我构建了一个基于fastText的简单API，它在预测时计算有效的ML模型所需的向量。在遮罩下，这个API接收一个字符串作为输入并调用get_sentence_vector。当API启动时，它将fastText模型加载到内存中。
如何减少加载到内存中的fastText的内存占用量？
制约因素：
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浏览 32提问于2022-06-29得票数 0
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掌握NLP:阅读列表
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我在网上搜索过，有数百条关于该读什么的建议。随着时间的推移，新的更高质量的技术被发布，所以我想知道2018年什么是相关的？
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如有可能，请将其分为章节/阅读部分。
背景(历史，例如哲学)
理论(数学)
实用(使用Tensorflow和其他NLP库来构建算法)
我有几个我想做的附带项目：
建立一个回答多项选择题的算法
例如，给出一个问题：
哪种不是水果? 1)苹果2)黄瓜
我希望NLP理解否定，并发现问题的主题是水果。那我可能会加入谷歌搜索API之类的东西。
将“关键字”搜索的列表分类为类别。
让我们
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如何提高小文本的分类性能
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具有快速文本词嵌入的Keras模型
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我正在尝试学习一个语言模型来预测一个句子的最后一个单词，给出所有前面的单词使用角语。我想嵌入我的输入使用一个学习的快速文本嵌入模型。
我成功地预处理了我的文本数据，并嵌入了使用text文本。我的训练数据由每个句子40个记号组成。我创建了两个np数组，X和y作为输入，其中y是我想要预测的。
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使用Python和TextBlob设置n元语法进行情感分析
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my_string = "This product is very good, you should try it"
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su
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我可以使用什么工具对调查意见进行编码
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谢谢
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您会为NLP和决策推荐哪个Java框架？
java、machine-learning、nlp、artificial-intelligence
可能重复：
我正在启动一个业余项目，目标是创建一个待办应用程序，它将使用某种形式的人工智能提供建议和帮助规划时间。
由于我是AI领域的完全初学者，所以我希望您能告诉我一些资源或Java库(应用程序将是Java应用程序)来帮助我入门。
一些可能的情况是
寻找具有共性的任务，并提出分组建议
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我知道我需要在这个领域的一些文献，但现在我迷失了什么可能是最好的主题来寻找这些信息(决策？NLP？毫升？
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为什么FastText不处理查找多个单词的短语？
nlp、fasttext
FastText预训练模型非常适合查找相似的单词：
from pyfasttext import FastText
model = FastText('cc.en.300.bin')
model.nearest_neighbors('dog', k=2000)
[('dogs', 0.8463464975357056),
('puppy', 0.7873005270957947),
('pup', 0.7692237496376038),
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Gensim Fasttext预培训模型是如何获得词汇外单词的向量的？
python、nlp、gensim、fasttext
我正在使用gensim加载预先训练的快速文本模型。我从快速文本下载了英语维基百科训练的模型。
下面是我编写的加载预培训模型的代码：
from gensim.models import FastText as ft
model=ft.load_fasttext_format("wiki.en.bin")
我试着检查声乐中是否存在以下短语(这是很难得的机会，因为这些都是预先训练过的模型)。
print("internal executive" in model.wv.vocab)
print("internal executive" in model
浏览 2提问于2018-06-13得票数 13
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NLP情绪检测-模型无法学会识别否定
machine-learning、classification、nlp
我正在做一个nlp情绪检测项目。我试图预测的情绪是“喜悦”、“恐惧”、“愤怒”、“悲伤”。我使用一些公开可用的标记数据集来训练我的模型，例如ISEAR、WASSA等。我尝试了以下方法：
传统的ML使用的是大图和三角图。
(X)文本->嵌入(W2V预训维基百科文章) ->深层网络( -> 1D) ->完全连接(密集) ->输出层(Softmax) ->情感类(Y)
具有以下体系结构的LSTM：(X)文本->嵌入(W2V对维基百科文章进行了预培训) ->深层网络( -> /GRU) ->完全连接(密集) ->输出层(Softmax)
浏览 0提问于2020-09-28得票数 2
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如何将输入转换为NN的输入单元？
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我对机器学习和神经网络非常陌生。我用下面的模型来分析短文的情感。我通常理解信号是如何计算的，一直到输出层。现在我不明白的是输入是如何被找到的。当模型对一个单词进行分类时，如何将该单词转换为512输入单元？模型评估了这个词的哪些特征，这是如何决定的？
model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_shape=(max_words,), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(256, activation='sigmoid
浏览 2提问于2020-11-14得票数 1
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2回答
我可以使用公共预培训的word2vec，并继续培训它的领域特定的文本？
nlp、word2vec、gensim
我有一套来自服装领域的评论，大约100000篇评论(200万字)。我想训练word2vec用它做一些很酷的NLP员工。
然而，规模不足以创建足够的word2vec模型，它需要数十亿字。
因此，我们的想法是使用公共语料库(如维基百科)，甚至使用一些预先训练过的模型(例如，gensim酷框架)并添加我的领域特定文本。我假设这个模型会注意到未见过的公开单词，并且可以纠正普通单词的向量。
说得通吗？这两百万字会有什么效果吗？
浏览 0提问于2018-08-21得票数 5
1回答
情感分析的分割模式是什么？
nlp、sentiment-analysis
我正在尝试实现客户评论的情感分析。我发现了一些模式，比如词性标记，二元模型。我需要知道更多的方法，我可以用来切分句子，以确定它是否定的还是积极的。
浏览 7提问于2017-01-26得票数 0
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词/短语分类
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我有一个包含5000条字符串记录的列。这些记录是单个单词或短语(不是句子或段落)。这些记录大多是相似的或包含相似的元素。“办公室”、“办公室”、“底层办公室”)。另外，有人手动将这些记录中的300种分类为五类(即住宅、工业、办公、零售、其他)，这意味着我可以使用它来开发一个受监督的机器学习模型。我在word2vec上做了一些研究，但它们似乎只针对文本，而不是单个的单词和短语。请告诉我如何进行分类。请注意，该栏中的记录数量正在增加，今后将添加新记录，因此解决方案必须能够对新记录进行分类。
示例输入和所需输出如下：
'industrial' -> 'Industria
浏览 0提问于2020-07-22得票数 2
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系列2机型是什么配置？
5折上云
请描述您的问题
标题：腾讯云云产品新购特惠，五折上云！
地址：https://cloud.tencent.com/act/first_purchase
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3251.0 Safari/537.36
浏览 547提问于2018-02-01
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如何在Spacy中为OOV术语指定词向量？
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我有一个预先训练好的word2vec模型，我将其加载到spacy中以向量化新单词。给定新文本，我执行nlp('hi').vector来获得单词'hi‘的向量。 最终，一个新词需要被矢量化，这在我的预训练模型的词汇表中并不存在。在这个场景中，spacy默认是一个用零填充的向量。我希望能够为OOV术语设置此默认向量。 示例： import spacy
path_model= '/home/bionlp/spacy.bio_word2vec.model'
nlp=spacy.load(path_spacy)
print(nlp('abcdef'
浏览 40提问于2019-08-26得票数 1
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