基于并行计算的文本分类技术

许多开发者向新手建议:如果你想要入门机器学习,就必须先了解一些关键算法的工作原理,然后再开始动手实践.但我不这么认为. 我觉得实践高于理论,新手首先要做的是了解整个模型的工作流程,数据大致是怎样流动的,经过了哪些关键的结点,最后的结果在哪里获取,并立即开始动手实践,构建自己的机器学习模型.至于算法和函数内部的实现机制,可以等了解整个流程之后,在实践中进行更深入的学习和掌握. 那么问题来了,既然作为初学者不需要掌握算法细节,但实现模型的过程中又必须用到相关算法,怎么办呢?答案是借助于互联网上已经实

 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下.   模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图,每个word经过embedding之后,进入LSTM层,这里LSTM是

文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):

近年来,随着Intemet的迅猛发展,网络信息和数据信息不断扩张,如何有效利用这一丰富的数据信息,已成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一.为了快速.准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息,文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需要.对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类.文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题,很多相关的研究都可以归结为分类问题.文本分类是将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术.近年来,许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面. 文本分类是指在给定的

问题描述 基于Hadoop的文本分类系统的研究和实现.那么Hadoop平台起到什么作用?意义是什么? "基于Hadoop的文本分类系统的研究和实现"是我的课题,我对Hadoop本身不是很了解,想知道Hadoop是什么,文本分类又是要完成什么工作,然后Hadoop平台在文本分类中有何用处,不基于Hadoop平台的文本分类跟他有什么不同.能用通俗的话解释一下吗,谢谢! 解决方案 Hadoop本身是分布式的存储/计算框架.当然它在大学和科研机构中一般扮演提高bigger的作用. 解决方案二:

本文呢是根据自己参加中移动垃圾短信基于文本内容识别竞赛而写的基于文本内容识别竞赛,由于比赛结果不太好,就记录一下用sklearn做文本特征提取这一块吧,当时也参考许多的博文,如Featureextraction - sklearn文本特征提取 和应用scikit-learn做文本分类 以及文本挖掘之特征选择(python 实现) 等文章. 题目是80万条短信作为训练数据,10%的垃圾短信(label = 1),90%正常短信(label = 0),然后在20万条数据作为测试对象,找出垃圾短信与正

问题描述 文本分类中怎样实现文件夹中文件的分词问题 您好.我最近在做文本分类的有关内容,但是遇到了一些问题.我想向您请教一个技术问题.怎样将文件夹中的文件循环分词,还是只能一个一个分词呢?谢谢! 解决方案 你说的循环分词是什么意思啊?如果是想实现对文件夹下所有文本进行分词,可以写个for循环,每个打开一篇文本然后对该文本进行分词.你只要将对应文件夹下面的文件名保存下来就可以实现了.如果用python就用os.listdir()实现.

之前做过一些文本挖掘的项目,比如网页分类.微博情感分析.用户评论挖掘,也曾经将libsvm进行包装,写了一个文本分类的开软软件Tmsvm.所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下. 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习,所以需要整理样本.根据业务需求,确定样本标签与数目,其中样本标签多为整数.在svm中其中如果为二分类,样本标签一般会设定为-1和1,而在朴素贝叶斯方法中,一般为0和1,但不是固定的,标签的设置和算法本身的性质有关的. 如下面的整理的样本,1为正类

1.引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口. 2. 贝叶斯公式 贝叶斯公式就一行: 而它其实是由以下的联合概率公式推导出来: P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y) 其中P(Y)叫做先验概率,P(Y|X)叫做后验概率,P(Y,X)叫做联合概率. 额,恩,没了,贝叶斯最核心的公式就这么些. 3. 用机器学习的视角理解贝叶斯