text-classification

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텍스트 분류를 위해 scikit-learn 감독 학습 방법을 사용하고 있습니다. 입력 텍스트 필드와 해당 텍스트 필드가 속한 범주가 포함 된 교육 데이터 세트가 있습니다. 나는 tf-idf, SVM 분류 자 파이프 라인을 사용하여 모델을 만든다. 이 솔루션은 정상적인 테스트 케이스에서 잘 작동합니다. 그러나 훈련 집합과 같이 회상적인 단어를 가진 새로운

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Spark : 각 반복에서 RDD 항목이 누락되었습니다.

저는 분류자를 훈련시키기 위해 자체 학습 접근법을 구현하려고합니다. 나는 불꽃 1.6.0을 사용하고있다. 문제는 RDD를 다른지도에 연결할 때 잘못 계산된다는 것입니다. 동일한 코드가 작은 데이터 세트에 대해서는 큰 효과를 발휘합니다. ------------------ 238.182 : INITIAL 트레이닝 세트 사이즈 : 이 println("INITIA

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e1071 (SVM)을 사용한 텍스트 분류

두 개의 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 한 열에는 텍스트가 들어 있습니다. 해당 열의 각 행에는 세 가지 다른 클래스 (스킬, 자격, 경험)의 데이터 유형이 포함되어 있으며 다른 열은 각각의 클래스 레이블입니다. dataframe의 스냅 샷 : 패키지 e1071에서 SVM을 적용하는 방법. 텍스트 데이터 열을 몇 가지 점수로 변환하는 방법. 저는 텍스

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KFold 교차 검증 내가 사용 그런 내가 분류를 수행 한 <pre><code> Comment Category Good Service provided Service Excellent Communication Communication </code></pre> <p></p> 등 다양한 범주로 의견을 분류 텍스트 분류 만든

R에서 KNN 텍스트 분류를위한 : knn(modeldata[train, ], modeldata[test,] , cl[train], k =2, use.all = TRUE) 지금 내가 원하는을 K-Fold Cross Validation을 사용하여이 모델을 평가하십시오. 난 내가 모델 overfitting 또는 내가 knn.cv(modeldata[train

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텍스트 분류에서 텍스트에 여러 기능을 사용하는 방법은 무엇입니까?

그래서 나는 트윗을 retweeted 또는 retweeted으로 표시했습니다. 그리고 트위터가 retweet되었는지 아닌지 예측하기 위해 로지스틱 회귀를 사용해야합니다. 내가 직면 한 문제는 로지스틱 회귀 기능이있는 여러 기능을 사용하는 방법을 모르겠다는 것입니다. 내가 사용해야하는 기능은 tf-idf, lda, 트윗이 retweet되었는지 여부, 특정 사

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R : 임의의 포리스트를 사용하여 문자열 변수를 사용하여 바이너리 결과를 예측하는 방법은 무엇입니까?

는 다음 dataframe 여기 outcome <- c(1,0,0,1,1) string <- c('I love pasta','hello world', '1+1 = 2','pasta madness', 'pizza madness') df = df=data.frame(outcome,string) > df outcome string 1 1

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단어의 가방에 pos 태그를 사용하십시오.

나는 텍스트 분류를 위해 단어의 가방을 사용하고 있습니다. 결과가 충분하지 않아 테스트 세트 정확도가 70 % 미만입니다. 제가 생각하는 것 중 하나는 단어의 기능을 구별하기 위해 POS 태깅을 사용하는 것입니다. 어떻게해야 할 것인가? love_noun 하고 동사 사용의 경우 : love_verb 가 명사의 사용으로 사용되는 경우 나는, "사랑"예를

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가장 저렴한 HTTP 게시 객체 분류 방법

SciPy를 사용하여 내 컴퓨터의 텍스트를 분류 할 수 있지만 HTTP POST 요청의 문자열 객체를 실시간으로 또는 거의 실시간으로 분류해야합니다. 내 목표가 높은 동시성, 거의 실시간 출력 및 작은 메모리 공간 인 경우 어떤 알고리즘을 연구해야합니까? Go에서 Support Vector Machine (SVM) 구현을 사용할 수 있다고 생각했지만 사용

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SVM을 사용하여 텍스트 분류에 카이 제곱 값을 사용할 수 있습니까?

나는 텍스트 분류 문제에 대해 긍정적이고 부정적인 훈련 문서를 가지고있다. 각 문서의 모든 피쳐에 대해 카이 제곱 값을 계산할 계획입니다. 이 값을 가지면 SVM을 사용하여 분류를 진행할 수 있습니까? 분류의 기준점은 무엇입니까?

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Stanford NLP 텍스트 분류기, 사용자 지정 기능 및 혼동 매트릭스

Java 코드에서 Stanford NLP Text Classifier (ColumnDataClassifier)를 사용하고 있습니다. 두 가지 주요 질문이 있습니다. 1-) 어떻게 복잡한 매트릭스와 같은 자세한 평가 정보를 인쇄합니까? 2) 내 코드는 이미 사전 처리를 수행하고 이진 기능 또는 TF-IDF 값과 같은 용어에 대한 숫자 특징 (벡터)을 추출합니