text-classification

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Keras 텍스트 분류 csv의 사용자 정의 데이터 세트

다른 기사를 주제로 분류하는 Keras 모델을 작성하려고합니다. 각 기사에는 하나의 주제 만 있습니다. 나는 사용자 정의 CSV의 다음과 같은 구조의 파일이 있습니다 "topic1","article1" "topic2","article2" 내가이 데이터 세트에 대한 나의 모델을 학습하기 위해 노력하고있어,하지만 csv로의 데이터가 아직 일을 처리되지 않

python csv numpy keras text-classification 2017-09-05

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순진 베이 즈 텍스트 분류 베이지안 공식 것을 감안할 때 실제 데이터

이 필요합니까. 실제 세계에서는 약 1 %의 스팸이 발생합니다. 따라서 샘플 입력을 고려하면 약 1 %의 스팸을 예상합니다. 분류자를 훈련 할 때, 1 %의 스팸만을 포함하는 문서로 교육해야합니까, 아니면 실제 분류에서 훨씬 더 많은 스팸 메일을 분류 자에게 훈련시켜야합니까? 나는 스팸의 훨씬 더 큰 비율, 비정상적으로 큰 될 것입니다 P(A) 에 대한

machine-learning text-classification naivebayes 2017-11-07

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아키텍처 : 기존 텍스트를 기반으로 텍스트 제안 제안

stackoverflow 질문 제안과 유사한 텍스트 제안을 작성하려고합니다. 어디에서 시작 해야할지 모르겠다. 모든 제안 도구/서버/알고리즘 내가 연구해야합니다. 텍스트 분류에 해당합니까? 이 향한 모든 링크가 도움이 될 것

text-classification 2017-09-22

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정보 Scikit-learn을 통한 게인 계산

텍스트 분류를 위해 Scikit-learn을 사용하고 있습니다. 나는 (희소 한) 문서 - 용어 매트릭스의 클래스와 관련하여 각 속성에 대한 정보 이득을 계산하려고한다. 정보 이득은 H (클래스) - H (클래스 | 속성)로 정의됩니다. 여기서 H는 엔트로피입니다. weka를 사용하면 InfoGainAttribute으로 수행 할 수 있습니다. 그러나 나는

python machine-learning scikit-learn text-classification feature-selection 2017-10-15

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TensorFlow - CNN 텍스트 분류

에 대한 이해 필터와 보폭 모양 나는 데니 BRITZ의 tutorialTensorFlow에 CNNs를 사용 텍스트 분류를 검토하고있다. 필터 및 보폭 셰이프는 이미지 도메인에서 완벽합니다. 그러나 텍스트의 경우 보폭과 필터 모양을 올바르게 정의하는 방법에 대해 혼란 스럽습니다. 데니의 코드로부터 다음과 같은 두 개의 레이어를 고려가 # Create a co

python tensorflow conv-neural-network text-classification 2017-10-25

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CNN은 하이퍼 파라미터와 상관없이 동일한 정확도로 수렴합니다.

나는 기반으로 tensorflow 코드를 작성했습니다 : http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 하지만 word2vec 300 차원 모델 구글 뉴스에서 미리 계산 된 단어 묻어을 사용. 나는 UCML News Aggregator Datase

tensorflow conv-neural-network text-classification 2017-09-19

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SGDCllassifier partial_fit 메서드를 사용하여 증분/온라인 학습

증분 학습 모델을 구축했지만 옳은지 또는 잘못되었는지 잘 모르겠습니다. 저는 2 개의 교육 데이터가 먼저 20000 개의 행으로 이루어져 있고 두 번째로 10000 개의 행으로 이루어져 있습니다. 두 개의 열 설명 및 ID가 있습니다. ... 오프라인의 경우 내 모델은 주어진 설명에 대한 올바른 ID를 분류되어 제대로 작동 학습에 .. datafile_tr

python machine-learning classification text-classification 2017-10-10

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UnicodeDecodeError : 'ascii'코덱이 11597 위치의 바이트 0xff를 디코딩 할 수 없습니다. 서수가 범위 내에 없습니다 (128)

jupyter에서 텍스트 분류를 위해 잘 알려진 20 개의 뉴스 그룹 데이터 세트를 사용하고 있습니다. Mac에서 파일을 열어 읽을 때 디코딩 단계에서 오류가 발생합니다. 바이트 형식으로 파일을 읽으려고했는데 작동하지만 문자열로 작업해야합니다. 인코딩하려고했지만 오류로 인해 실패합니다. file -I file_name을 : 코드 with open(file_

python macos encoding jupyter-notebook text-classification 2017-10-19

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tensor2tensor를 사용하여 텍스트를 분류하는 방법은 무엇입니까?

tensor2tensor를주의 깊게 사용하고 LSTM 또는 CNN 사전 처리 레이어가없는 이진 텍스트 분류를하고 싶습니다. 나는 transformer_encoder 모델이 나에게 최상이라고 생각하지만, 필요한 predifined Problem이나 Hparams를 찾을 수 없다. 누구든지 tensor2tensor 또는 다른 조언을 사용하여 텍스트 분류 예제를

tensorflow text-classification tensor2tensor 2017-10-19

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LDA 모델은 문장 (문서가 아님) 클러스터링/분류에 유용 할 수 있습니까?

최근에 저는 문장 분류 문제에 대해 연구하고 있습니다.이 문장은 제품 및 고객에 대한 리뷰의 한두 가지 리뷰에 불과하며 제품이 제공해야하는 다양한 기능에 대한 의견을 게시합니다. 전처리 (스톱어 제거 및 형태소 분석) 후, 필자가 문장을 분류하지 않고 출력 할 수 있도록 특징 추출 라이브러리 (예 : word2vec, tf-idf) 및 클러스터링 알고리즘

pyspark cluster-analysis text-mining text-classification lda 2017-10-24

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