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回答
使用
keras
进行
文本
分类
,
我们
可以
直接
训练
文档
术语
矩阵
吗
?
、
、
、
我正在尝试
使用
keras
进行
文本
分类
,我已经对
文本
进行
了适当的预处理,删除了停用词,对它们
进行
了词干处理,删除了标点符号,创建了
文档
术语
矩阵
,但我感到困惑的是,我
可以
使用
DTM
直接
训练
我的模型
吗
?我收到一个非常奇怪的错误,我不能通过它 model <-
keras
_model_seque
浏览 13
提问于2019-03-09
得票数 0
1
回答
当
文本
中的单词不经常重复时,如何为
文本
分类
准备特征向量?
、
、
、
、
我需要对一组电子邮件
进行
文本
分类
。但是,我的
文本
中的所有单词都是稀疏的,即每个单词相对于所有
文档
的频率都很低。话不常重复。由于对于
分类
器的
训练
,我认为用频率加权的
文档
术语
矩阵
是不合适的。你能给我建议一下我需要
使用
的其他方法
吗
? 谢谢
浏览 2
提问于2016-03-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
可以
在
Keras
中的CNN之前添加双向LSTM
吗
?
、
、
、
、
我目前正在开发一个系统,该系统
可以
对两个句子是否具有相同的内容
进行
分类
。为此,我
使用
了预
训练
的词向量,因此有一个包含句子一的词向量的数组(s1)和一个包含句子二的词向量的数组(s2)。为了对它们是否相似
进行
分类
,我通过将s1中的所有向量与s2中的向量
进行
成对比较来创建一个
矩阵
。然后将该
矩阵
输入到CNN
分类
器中,并对数据
进行
训练
。这一切都非常简单明了。为了得到s1和
浏览 1
提问于2018-10-11
得票数 0
1
回答
如何将弓以外的特性添加到scikit-learn
分类
模型中
、
、
我正在尝试构建一个
文本
分类
模型。我的目标是将10000个
文档
中的每一段归类为是否有关于“劳工罢工事件”的信息。首先,我遵循基本的预处理步骤,将段落转换为
术语
文档
矩阵
(CountVectorizer)。然后将该
矩阵
输入到scikit-learn提供的logistic回归和支持向量机等模型中。然而,我发现由预先
训练
的LDA模型提供的关于
文档
主题的信息将有助于段落级别的
文本
分类
。 因此,我还想为每个<em
浏览 9
提问于2019-05-22
得票数 2
1
回答
十重
分类
和在python中
使用
lib svm计算精度
、
、
、
、
我有一个
术语
文档
矩阵
和相应的标签
矩阵
,我必须将数据集分成10个部分,并
使用
任意7个部分来
训练
libsvm
分类
器,并在其余3个部分上
进行
测试。对于所有可能的情况,即10C7,我都必须这样做。这是
使用
支持向量机
进行
训练
和测试的代码,我无法理解如何对所有情况
进行
分类
和迭代。, p_val = svm_predict(labels[2000:0], rows_1[2000
浏览 2
提问于2015-09-09
得票数 0
1
回答
基于R和SVM的
文本
分类
。
矩阵
特征
、
、
、
我在玩一些
文本
分类
和支持向量机。我的理解是,通常获取
训练
矩阵
的特性的方法基本上是
使用
一个“单词袋”,其中
我们
基本上得到了一个
矩阵
,其中包含的列与
文档
中不同的单词一样多,而这些列的值是每个
文档
每个单词出现的次数(当然,每个
文档
都用一行表示当然,和
文本
--这有点棘手,我的新
文档
分类
可能包含了
训练
集的
分类
器从未见过的单词。不管图书馆的
浏览 2
提问于2016-05-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
是否
可以
使用
SVM来学习输入为"Feature Matrix“而不是"Feature Vector”的
训练
样本?
、
、
、
、
是否
可以
使用
SVM来学习输入为"Feature Matrix“而不是"Feature Vector”的
训练
样本?我需要通过将每个
文档
表示为特征
矩阵
来对XML
文档
进行
分类
。通常,特征向量用于
训练
SVM
进行
文本
分类
。然而,将XML
文档
表示为特征向量可能会导致结构化信息丢失! 提前感谢!
浏览 0
提问于2013-02-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
NLP & ML短语提取
、
、
、
、
我
可以
使用
什么ML算法来
训练
给定句子中的动作短语。有人能指导我如何
使用
NLP/ML来做这件事
吗
?
使用
哪个Algo来做同样的事情?(最好是python)
浏览 0
提问于2017-02-04
得票数 0
2
回答
实现Python代码,其中
使用
Tensorflow库到HTML?
、
、
、
、
我一直在关注tensorflow
文本
分类
教程。我有代码,它
使用
一个
训练
有素的
keras
模型来
分类
电影评论基于用户输入的
文本
。我的主要问题是:如何将这些代码集成到html中,以便创建一个
可以
接收用户
文本
并
使用
python代码对其
进行
分类
的网站? 我不熟悉tensorflow.js,并且转换模型不会传输
keras
数据集。有没有一些web框架
可以
支持t
浏览 33
提问于2019-10-03
得票数 2
回答已采纳
3
回答
在覆盆子猪上加载
训练
好的
Keras
神经网络模型
、
、
、
、
我在
Keras
中
训练
了一个神经网络,并将其保存为HDF5文件(*.h5)。其目的是对数据
进行
分类
,并
直接
在树莓派零上区分几个类别,这是通过
使用
GrovePi屏蔽的格罗夫传感器获得数据。我想
使用
经过
训练
的
Keras
模型对Raspberry Pi实时执行
分类
任务。但是,不可能在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow,这是
使用
内置
Keras
函数加载模型和对传入数据<
浏览 5
提问于2017-12-14
得票数 1
1
回答
对于期望看到新
文本
的模型,
使用
tfidf
矩阵
是否有意义?
、
我正在
训练
一个模型来给推特
分类
。我看到的大多数
文本
分类
示例都将tweet转换为tf-国防军
文档
术语
矩阵
,作为模型的输入。然而,这种模式不需要再培训就
可以
识别新收集的tweet。在这种情况下
使用
tf-以色列国防军是否有意义?在此任务中,将tweet转换为特征向量的正确方法是什么?
浏览 0
提问于2020-03-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
经过
训练
的K-Means模型预测未见数据的正确聚类
、
、
、
、
我知道K-Means是一个懒惰的学习者,必须用新的点从头开始重新
训练
,但我仍然想知道是否有任何解决方案
可以
使用
经过
训练
的模型来预测新的未知数据。我正在
使用
K-Means算法对一个医学语料库
进行
聚类。我正在创建一个
术语
文档
矩阵
来表示这个语料库。在将数据提供给kmeans算法之前,我对数据
进行
截断奇异值分解以
进行
降维。我一直在想,是否有一种方法
可以
在不重新
训练
整个模型
浏览 18
提问于2019-02-04
得票数 1
3
回答
在整个数据集上还是仅在
训练
数据上计算TF-IDF?
、
、
、
、
在这本书的第七章"TensorFlow机器学习手册“中,作者在预处理数据时
使用
了scikit learn的fit_transform函数来获取
文本
的tfidf特征
进行
训练
。在将其分为
训练
和测试之前,作者将所有
文本
数据都提供给该函数。这是真的
吗
?还是
我们
必须先分离数据,然后在列车上执行fit_transform,在测试上执行transform?
浏览 1
提问于2017-12-13
得票数 17
回答已采纳
1
回答
Liblinear如何
使用
它
、
、
、
总的来说,我在机器学习和
文本
挖掘方面还是个新手。这引起了我的注意,一个叫Liblinear 的ruby库出现了。任何帮助都
可以
,谢谢!
浏览 0
提问于2011-05-25
得票数 4
回答已采纳
1
回答
斯坦福NLP
文本
分类
器、自定义特征和混淆
矩阵
、
我从我的Java代码中
使用
斯坦福NLP
文本
分类
器(ColumnDataClassifier)。我有两个主要问题。 1)如何打印更详细的评估信息,如混淆
矩阵
。2)我的代码已经
进行
了预处理,并为
术语
提取数字特征(向量),例如二进制特性或TF值。如何利用这些特征来
训练
和测试
分类
器。
浏览 3
提问于2016-11-02
得票数 1
回答已采纳
2
回答
朴素贝叶斯
分类
器需要知道整个词汇表
吗
?
、
、
、
、
显然,数据集是动态的,即
文档
集合并不固定于一组N
文档
(即tweet):当用户在Twitter上爬行时,数据集一次又一次地膨胀。 人们应该尝试应用的一件事是朴素贝叶斯
分类
器,它被广泛用于
文本
分类
。我
可以
从
训练
集开始计算模型(并说明词汇表V是由
训练
集中包含的
术语
组成的)。现在,人们
可以
收集一个新的、未
分类
的推文,其中包含V中未出现的
术语
(即,未出现在
训练
集中的
浏览 20
提问于2014-04-25
得票数 0
1
回答
用ElasticSearch索引在Python中创建
术语
文档
矩阵
、
、
、
我有一组
文本
文档
,我已经通过Python
使用
ElasticSearch对其
进行
了索引。现在,我想用Python和scikit学习
文档
进行
机器学习。我需要完成以下工作。将处理过的
文档
转换为
术语
文档
矩阵
进行
分类
(可能
使用
CountVectorizer在scikit-learn中)。或者,也许有某种方法
可以
直接
从ElasticSear
浏览 4
提问于2015-06-02
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何对r中充满字符串变量的数据集
进行
K-means聚类
、
、
现在,我有一个充满字符串变量的数据集,但我想在此基础上做一个集群项目。在我对所有变量应用as.factor()后,nbclust()仍然不能工作,我该怎么办?
浏览 63
提问于2018-05-31
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
用于CNN图像
分类
的数值/物理数据集成
、
、
、
我正在尝试
使用
CNN对巨蟒中的医学图像
进行
分类
,
使用
keras
。这些医学图像还包括
文本
信息,如年龄和性别,
可以
影响模型的决定。我如何
训练
CNN既能利用图像又能利用现实世界的信息
进行
训练
,使之成为两者的
分类
基础。
浏览 2
提问于2020-08-01
得票数 1
回答已采纳
3
回答
在xgboost中预测测试数据时出错
、
、
、
、
我正在
使用
xgboost执行
文本
分类
。Sckit learn的counvectorizer向量器构建
文档
术语
描述
矩阵
,该向量器生成scipy
矩阵
(因为我有110万的巨大数据,我
使用
稀疏表示来降低空间复杂性),
使用
以下代码我正在
使用
xgboost
分类
器来
训练
模型。,就像为
浏览 0
提问于2017-11-21
得票数 2
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