我是NLP的新手,我使用斯坦福NER工具对一些随机文本进行分类,以提取软件编程中使用的特殊关键字。
问题是,我不知道如何改变分类器和文本注解器来识别软件编程关键字。例如:
today Java used in different operating systems (Windows, Linux, ..)
分类结果应包括:
Java "Programming_Language"
Windows "Operating_System"
Linux "Operating_system"
请您帮助我如何定制StanfordNER分类器以满足我的需要?
我使用H2O函数"partial_plot“来创建二进制问题的部分依赖图。但是,当我尝试使用相同的函数应用于多分类问题时,错误信息就会失败。
failed with an exception: java.lang.RuntimeException: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: unimplemented
这是否意味着我们不能使用partial_plot函数来运行多分类问题?也许是像这样的情节
我正在使用Weka进行文档分类研究。我需要设定一个基线,在此基础上,我将表明我的贡献改善了分类。但是,在Weka中使用默认的潜在语义分析会导致OutOfMemory错误。
在执行了一些预处理之后,我的dataset包含了在9,603个实例中使用的25,765个属性。这是针对火车组,对于测试集,我有相同数量的类和正常属性,但这里我有3299个。
我已经拥有8GB的内存,并且已经将Java大小设置为4Gb,但是我仍然得到了OutOfMemory错误。以下是错误消息:
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Jav
我有一个包含125条记录的训练有素的数据集。我将使用NaiveBayesUpdatable对新实例进行分类。但是当我运行naiveBayes (在windows下,使用WEKA3.4)时,我得到以下错误:
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 126
at weka.estimators.DiscreteEstimator.getProbability(Unknown Source)
at weka.classifiers.bayes.NaiveBayes.distributionForInstance(Unknown Source
当我尝试Apache来解决多类分类问题时,我得到了以下错误。有谁能解释一下是否有一种方法可以使用Apache Spark MLlib进行支持向量机多类分类?
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Input validation failed.
at org.apache.spark.mllib.regression.GeneralizedLinearAlgorithm.run(GeneralizedLinearAlgorithm.scala:251)
at org.apache.