2回答
我有一个由5000多个主题索引的XML文档组成的人工标记语料库。它们的大小从几百千字节到几百兆字节不等。是抄本的短文。他们都被编入了与段落级别一样深的索引。我很幸运有这样一个语料库可用，我正在努力教自己一些NLP概念。无可否认，我才刚刚开始。到目前为止，只阅读免费获得的NLTK书，，和浏览jacobs(?)NLTK食谱。我喜欢尝试一些想法。有人向我建议，也许，我可以拿双标，用朴素的贝叶斯分类来标记新的文档。我觉得这是错误的做法。朴素的Bayes精通一种真实/错误的关系，但是要在我的层次标记集上使
浏览 1提问于2011-10-12得票数 7
回答已采纳
1回答
我正试图将新闻文章分类为它们所需的类别。然而，我对上述术语(多标签和多标签-多类)感到困惑。我的数据集由2个csv文件组成。第一个文件包含新闻文章的内容。同一对应行号中的第二个文件由与其关联的标签组成。下面是第二个文件(即标签文件)中的示例条目：因此，对于第1行，第一个csv文件包含了标题为体育和足球的新闻文章。同样，对于第2行，第一csv中的文章有运动和媒体的标签。我的问题是，这是数据集多<
浏览 0提问于2019-06-11得票数 2
回答已采纳
免责声明:我是非常新的人工智能，Python，NLTK和科学工具包-学习。
我试图训练一个分类器来将一组文档分类为一组标签。，其中分类器只尝试将文档分类为标签。准确性很好，但我希望分类器为文档分配0、1或更多标签。我怎么能这么做？遗憾的是，我不能仅仅初始化分类器，告诉它是一个多标签分类
浏览 5提问于2016-03-24得票数 2
回答已采纳
1回答
用单个分类器将多标签问题建模为多类问题的缺点是什么？1)因此，每个标签组合的每个元素。2)
有一个N长度的输出向量(向量的每个元素都是一个标签)，但是这个问题将被视为一个分类
浏览 0提问于2019-07-22得票数 3
1回答
NLTK -多标记分类
、、、
我使用NLTK对文档进行分类--每个文档有一个标签，其中有10种类型的文档。对于文本提取，我清洗文本(标点符号删除，html标记删除，低胁迫)，删除nltk.corpus.stopwords，以及我自己的停止词集合。对于我的文档特性，我将查看所有50k文档，并按频率( frequency_words )收集前2k单词，然后对每个文档标识文档中也在全局frequency_words中的单词。我遇到的问题是：
这个由NLTK提供的分类器是否适用于多个<
浏览 1提问于2014-05-09得票数 7
回答已采纳
1回答
门对NLP有多好？
、、、
我正在尝试构建一个NLP应用程序，它本质上必须做命名实体识别(NER)。我偶然发现了。据我所知，这是一个构建NLP应用程序的框架。我对安妮进行了测试，IE系统中有了not，但是对于我的领域，NER的结果并不令人满意。事实上，任何NER，如斯坦福大学CoreNLP或NLTK，都没有给我必要的结果。因此，我决定对现有的系统进行调整，以获得预期的结果。添加新组件的门有多灵活？例如，有一天，如果我想使用NLTK的POS标签在大门内？
如果我想使用自定义机器
浏览 3提问于2017-02-23得票数 7
1回答
对于多类情况，我对Scikit的Logistic回归的正确调用有问题。我使用的是lbgfs解算器，并且将multi_class参数设置为multinomial。我不清楚如何在拟合模型时传递真实的类标签。我曾假设它与随机森林分类器多类类似/相同，其中您可以传递n_samples、m_classes数据帧。因此，这是我的问题:如何将完整的类标签集传递给fit函数？
我在互联网上找不到可以建模的示例代码，在StackOverflow上也找不到这个问
浏览 0提问于2016-04-10得票数 4
回答已采纳
2回答
用低质量训练集训练多标记分类器
、、、、
因此，我正在创建一个主题分类器，其中一个文档可能被标记为几个不同的主题，比如- A，B，实际上该文档属于A、B和C。在培训阶段，我希望分类器学习文档属于A和B，但我不确定C类，所以我不希望它知道文档不属于C类。我考虑在输出标签中添加权重(低权重意味着文档不可能属于方面，高权重意味着文档确实属于方面，而中等权重意味着我不确定(因此这种情况下的惩罚将更低)。
浏览 0提问于2016-07-31得票数 1
回答已采纳
2回答
文档的监督标签建议
、、、
我有成千上万的文档和相关的标签信息。但是，我也有很多没有标记的文档。我知道NLTK、gensim、word2vec和其他库对解决这个问题会很有用。
我将使用Python对该项目进行
浏览 0提问于2017-06-26得票数 0
3回答
我有一个标签数据集，我已经摄取到一个数据。copyright', dtype='object')
其中，文本列包含文章的正文(文本)，主题列包含关联主题的列表我想从这个数据集中训练一个模型来预测文章主题。我正考虑用变压器(https://huggingface.co&#x
浏览 0提问于2021-04-20得票数 0
3回答
因此，我试图(只是为了好玩)根据电影的描述对电影进行分类，其想法是“标记”电影，因此给定的电影可能同时是“动作”和“幽默”。通常，当使用文本分类器时，您得到的是给定文本所属的类，但在我的示例中，我希望将文本分配给1到N标记。，告诉我每个标签是否属于单一文本，因此，例如，如果我想知道一篇文章是否被归类为“幽默”，我将得到以下的培训集：|在那之后，我总共用了4个分类器，它们是
行动/
浏览 5提问于2016-04-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我在医疗保健部门工作，并试图看看是否可以使用NLP来完成复杂句子的分类任务。为了解释，我有不同的标签，每个标签有多个层次。然而，我不确定正确的术语。我有标签X，X总是以4‘级之一的形式存在：“少数”，或1“无处不在”，或3'X和
浏览 0提问于2022-10-24得票数 1
3回答
多标签文档分类
、、、
我有一个数据库，我在其中存储基于以下三个字段的数据: id，文本，{标签}。请注意，每个文本都已分配给多个标签\标记\类。我想构建一个模型(weka \ rapidminer \ mahout)，它将能够推荐\分类一堆标签\标签\类到给定的文本。
我听说过SVM和朴素贝叶斯分类器，但不确定它们是否支持多标签分类。
浏览 3提问于2013-05-21得票数 7
1回答
一个多标签文本分类问题
、、、
我想解决一个多标签的文本分类问题，但是我真的不知道如何正确地表述它，这样我就可以查找它。我的问题是：我想把句子分为三个标签(例如)目标、方法和结果。其结果将是：
object
浏览 0提问于2022-03-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我试图使用NLTK来训练一个用于多类文本分类的朴素贝叶斯分类器。但我无法接触原始文本。我得到的是一个支持向量机轻型格式的文件(每一行都有一个带有特性:value对的实例)。我只需导入这个文件，并使用这个数据集训练和测试朴素贝叶斯分类器。我想知道是否有办法将这个文件导入NLTK并直接用于训练分类器。
浏览 0提问于2014-03-24得票数 2
回答已采纳
1回答
具体来说，我有一个输出400个类多类分类，以及一个5类多标签分类的模型。所有的课程都是不成比例的，不平衡的。在没有样本加权的情况下，多类分类器的分类准确率达到90%以上，并且对多标签分类中的某些类有较好的AUC。目标是提高多标签分类任务中的一个类的性能。这门课相当不平衡。
浏览 0提问于2023-04-25得票数 0
2回答
单类、二元类和多类分类的区别是什么？我就不能用上面提到的所有方法来达到我的目标吗？例如，我可以将C1、C2、C3和C4描述为四种不同的二进制分类训练集，并使用经过训练的模型来标记未知的数据集.对于多项式分类，我只需在一个训练集中定义一个训练集，其中包含C1、C2、C3和C4的所有良好样本数据，然后使用一个结果模型进行分类。
但是这两种方法有什么区别呢？(除此之外
浏览 0提问于2014-10-20得票数 6
1回答
在我的例子中，我希望用LSTM模型预测在线评论的多个标签，比如(正、负和中性)。这些标签被转换成一个热点向量，在keras中使用to_categorical方法，这也在keras中有记录：
array([[1., 0., 0.], [0., 0., 1.],
浏览 1提问于2018-05-24得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在寻找一个支持支持非线性内核和一个vs-rest场景的支持向量机实现，以执行多标签分类。最好是用Python编写的，或者我可以用wrappers从Python调用。我正在研究sklearn，有两个实现可以使用支持向量机进行分类：
-支持单点rest场景下的多标签分类，但它是基于lib线性的，因此只支持线性内核。基于libsvm的 -支持非线性核，但是多标签分类是在一对一的缩减下完成的，它训练K
浏览 4提问于2017-03-21得票数 5
回答已采纳
2回答
我想对新闻数据集和训练数据进行分类，并使用IPTC主题代码进行分类(层次分类)。在我的项目中，我应该使用svm。就像这样：我不知道如何使用svmmulticlass
我也听说过一对一
浏览 2提问于2010-07-26得票数 4
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
