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如何使用word2vec训练分类器?
使用word2vec训练分类器的步骤如下:
数据准备:收集并准备用于训练的文本数据集。确保数据集包含标记好的分类标签。
文本预处理:对文本数据进行预处理,包括去除标点符号、停用词、数字等,并进行词干化或词形还原。
构建词向量:使用word2vec算法将文本数据转换为词向量表示。可以选择使用预训练的词向量模型,如Google的Word2Vec或GloVe,也可以自己训练词向量模型。
特征提取:将每个文本样本表示为词向量的特征向量。可以使用简单的方法,如将所有词向量取平均值,也可以使用更复杂的方法,如将词向量序列输入循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)进行特征提取。
分类器训练:选择合适的分类器模型,如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)或深度学习模型(如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等),并使用训练集对分类器进行训练。
模型评估:使用测试集对训练好的分类器模型进行评估,计算准确率、召回率、F1值等指标,以评估模型的性能。
模型优化:根据评估结果,对模型进行优化,如调整超参数、增加训练数据量、调整特征提取方法等,以提高模型的性能。
预测分类:使用训练好的分类器模型对新的未标记文本进行分类预测。
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https://cloud.tencent.com/product/ailab
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问答
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沙龙
2
回答
使用
语义词表示(如
word2vec
)构建
分类
器
、
、
我想为论坛文章构建一个
分类
器
,它将
使用
语义词表示自动将这些帖子
分类
为一些定义的类别(因此多类
分类
而不仅仅是二进制
分类
)。对于这个任务,我想利用
word2vec
和doc2vec来验证
使用
这些模型支持
分类
器
快速选择
训练
数据的可行性。此时此刻,我尝试了这两种模式,它们都很有魅力。但是,由于我不想手动标记每句话来预测它所描述的内容,所以我希望将此任务留给
word2vec
或doc2vec模型
浏览 2
提问于2015-07-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
使用
sklearn或gensim的监督维度消减/主题模型
、
、
、
实际上,我正在尝试为
分类
/回归找到一个合适的度量标准,我相信
使用
维数可以帮助我。我知道有一些无监督的方法,但我希望在此过程中保留标签信息。
浏览 1
提问于2015-07-29
得票数 0
2
回答
如何
微调
word2vec
在培训我们的CNN文本
分类
?
、
、
、
当我
训练
我自己的CNN进行文本
分类
时,我
使用
Word2vec
初始化单词,然后我
使用
这些预先
训练
过的向量作为我的输入特性来
训练
CNN,所以如果我没有嵌入层,它肯定不能通过反向传播进行任何细调。以及
如何
创建它? 当我们
训练
Word2vec
时,我们
使用
无监督的
训练
,对吗?就像在我的例子中,我
使用
跳过图模型来获得我预先
训练
过的
word2vec
浏览 13
提问于2016-10-20
得票数 5
2
回答
开始处理测试数据集中的新术语
、
、
我
使用
word2vec
模型在
训练
数据集上建立
分类
器
,并想知道处理测试数据中看不见的术语(单词)的技术是什么。你遇到过类似的问题吗?对
如何
处理看不见的术语有什么想法/建议吗?
浏览 7
提问于2017-02-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
文本
分类
中的异常检测
、
、
、
我有一个
训练
集,它只对应于一个标签,即(“是”),而我没有另一个(“否”)标签数据。我的任务是构建一个
分类
器
,如果新的未见句子(测试数据)与
训练
数据非常相似,则将其
分类
为1。否则,它将
分类
为-1,即(异常)。 我已经
使用
Word2Vec
为我的
训练
数据构建了单词嵌入。然后,我
使用
词向量平均和OneClassSVM来构建一个异常检测
器
分类
器
。该
分类
<
浏览 2
提问于2018-09-11
得票数 0
1
回答
对于
使用
word2vec
和支持向量机/神经网络/深度网络进行多类文本
分类
,有哪些好的资源?
、
、
、
我需要实现一个多类文本
分类
器
。我想
使用
word2vec
,有没有人能帮我找到好的论文/资源来讨论这个。我会有4-5个类,我有大量的数据。我不得不手动标记其中的一些。如果有人能提供
训练
规模,那就太好了。我计划
使用
预先
训练
好的
word2vec
来嵌入单词。
浏览 19
提问于2017-03-16
得票数 0
1
回答
在文档
分类
培训期间,单词嵌入是否进一步更新?
、
、
、
对于在NLP任务中
使用
word嵌入这一领域,我还是比较陌生的。从大量的文档集中,我
训练
了
word2vec
词嵌入向量,然后结合基于RNN的
分类
器
(LSTM,GRU)进行文档
分类
,这是目前比较成熟的一种标准
分类
方法。有一个问题:我们应该在文档
分类
培训期间更新单词嵌入。 在过去,我已经习惯了像图像
分类
/目标检测这样的任务。你得到一个图像输入,从该图像中提取的卷积特征在CNN的数值优化过程中被更新。
如何
处理文本文档
浏览 0
提问于2018-09-10
得票数 5
1
回答
如何
利用
word2vec
和CNN (2D)一起进行文本
分类
?
、
、
、
、
有Convolution1D示例没有
word2vec
。我想
使用
word2vec
和keras (2D而不是1D)来进行文档
分类
(中文文本)。我在cnn上学习了文本
分类
的基本流程,并想做一个测试。例如(我想象的步骤): model = gensim.models.Word2Vec(new
浏览 4
提问于2017-01-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
在python中为RNN存储不同大小的文本嵌入?
、
、
我正在
使用
Word2vec
和RNN
训练
文本
分类
器
。 我希望通过
word2vec
嵌入所有长度不同的文本实例,并将它们存储在csv文件中。
浏览 2
提问于2022-06-06
得票数 0
1
回答
如何
在
word2vec
中保存记录的数量?
、
、
我想把这45000条记录转换成单词向量,这样我就可以
训练
一个关于单词向量的
分类
器
。我不是在装腔作势。我只是把每个条目分成几个单词。经过300个特征的
word2vec
模型
训练
后,模型的形状仅为26000。我
如何
保存我所有的45000张唱片? 在
分类
器
模型中,我需要所有这45000条记录,这样它就可以匹配45000个输出标签。
浏览 3
提问于2017-06-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
用
Word2Vec
进行预测?
、
、
、
我正在做阿拉伯方言文本
分类
,我已经
使用
Word2Vec
来
训练
模型,到目前为止我得到了如下结果: if embedding_vector is not None:但是,当我运行它并加载经过
训练
的
word2vec
模型时,它给了我这个错误: ValueError: cou
浏览 0
提问于2019-05-29
得票数 1
1
回答
如何
检测OneVsRestClassifier的匹配精度
、
、
、
我已经将我的文本
分类
改进为主题模块,从简单的
word2vec
到管道tfidf和OneVsRestClassifier (
使用
sklearn)。它确实改进了
分类
,但是
使用
word2vec
,我能够计算每个主题的匹配百分比,而
使用
OneVsRestClassifier,我可以得到与特定主题匹配或不匹配的结果。有办法用OneVsRestClassifier来看
分类
的百分比吗? 我说的不是评估
训练
的表现,而是实际的实时匹配率。
浏览 0
提问于2017-03-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于
word2vec
的情感分析
、
、
我计划
使用
word2vec
对客户评论(一个评论可以有多个句子)进行情感分析。我对此有一些疑问: 我是否应该仅仅
使用
训练
数据来
训练
我的
word2vec
模型(用gensim)?我应该
如何
代表对
分类
的审查?这份意见书会否考虑到这个词的次序,因为这个词在代表情绪分析的检讨时是很重要的?
浏览 3
提问于2016-11-16
得票数 3
2
回答
微调预培训的
word2vec
Google新闻
、
、
、
、
我目前
使用
的
Word2Vec
模式是在谷歌新闻语料库上培训的(来自),因为这是直到2013年才对新闻进行培训的,因此我需要更新矢量,并根据2013年以后的新闻在词汇表中添加新单词。我可以重新培训或微调或更新谷歌新闻
Word2Vec
模式吗?能用Gensim做吗?可以用FastText来完成吗?
浏览 4
提问于2017-09-15
得票数 3
5
回答
如何
克服在
使用
Word嵌入时
训练
示例的不同长度(
word2vec
)
、
、
我
使用
word2vec
作为单词表示,在tweet上进行情感分析。我的Tweet1由10个单词组成,Tweet2由5个单词组成。这很好,但我想知道你还有什么其他的方法来克服火车上的不同尺
浏览 0
提问于2016-08-01
得票数 12
2
回答
文档的监督标签建议
、
、
、
我想在带有标签的文档上
训练
一个模型,然后将
训练
好的
分类
器
应用于未标记的文档;然后
分类
器
将为每个未标记的文档建议最合适的标签。我将
使用
Python对该项目进行编码。 任何帮助都将不胜感激。
浏览 0
提问于2017-06-26
得票数 0
1
回答
如何
从gensim的
word2vec
中提取词汇向量?
、
、
、
、
我要分析寻找模式和内容的向量,并在它们上
使用
支持向量机来完成A类和B类之间的
分类
任务,任务应该受到监督。(我知道这听起来很奇怪,但这是我们的家庭作业。)因此,我真的需要知道:2-
如何
解释它们,以及
word2vec
如何
编码它们? 我在
使用
gensim的
word2vec
。
浏览 6
提问于2017-05-10
得票数 1
1
回答
怎样
使用
预先
训练
过的模特(手套)或者
训练
我自己的模特?
、
、
、
我一直在
使用
预先
训练
的模型,如谷歌新闻或手套6B模型,但在我的文本数据中的许多单词没有它们的向量表示在那些预先
训练
的模型中。所以我想也许用我的数据来
训练
我自己的模型。在
训练
我们自己的两类
分类
模型时有什么缺点吗?还是我应该继续
使用
预先
训练
过的模型。
训练
我们自己的模型和
使用
预先
训练
的模式有什么区别?# This is how I am thinking to train the model from
浏览 0
提问于2019-03-07
得票数 0
2
回答
主题的自然语言处理
、
、
、
、
然而,我们的问题是,
分类
过于宽泛,只有33种,以确定任何有意义的趋势,主题过于具体,w/重叠(例如龙/传说生物),有太多约22,000。再一次
使用
“龙”和“真生物”的例子,和其他人一样,都符合“幻想”的超级主题。博士:我们正在尝试将一组22,000个主题
分类
为适当的“超级主题”,这些主题比当前的主
浏览 5
提问于2016-04-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Word2Vec
在基于文本的剽窃检测方面会比WordNet或其他任何单词嵌入(如GloVe、fastText等)更有效吗?
、
、
、
、
我是一个学习
Word2Vec
的初学者,刚刚开始在互联网上学习
word2vec
。在Quora和StackOverflow中,我几乎已经看过了所有的问题,但是没有从以前的问题中得到任何答案。那么我的问题是-- 1.是否可以将
word2vec
应用于剽窃检测?2.如果第一种方法是可能的,那么
Word2Vec
在基于文本的剽窃检测方面会比WordNet或其他诸如GloVe、fastText等词嵌入更有效吗?提前感谢。
浏览 3
提问于2017-06-27
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回答已采纳
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