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我想对文本进行分类，而不使用任何ML模型。我的想法是找到一个关键字列表，我将分配给每个类。然后，当我需要对一个新的文本进行分类时，我可以将它与我的关键字列表进行比较，并计算出文本中每个类的关键字数量；拥有最多对应关键字的类将是我的最终预测。(Points => A : 2, B : 0, C : 1)
问题是，为了建立基于数千个不同的文本片段和~5个类的关键字列表，我需要探索哪些好的技术？这将是一个很好的‘基线’对我来说，然后比较结果与更先进的ML分类技术，为我的
浏览 0提问于2022-01-16得票数 0
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我正在尝试使用谷歌云平台对文本进行分类，就像Python SciKit Learn中的文本分类示例所做的那样。有没有人知道这个功能是否存在？我已经找到了NL API，但似乎找不到任何用于分类的东西。
浏览 1提问于2017-07-22得票数 0
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我在python中使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类。在python NLTK中，有没有什么平滑的方法可以避免看不见的单词出现零概率？提前感谢！
浏览 1提问于2012-11-13得票数 4
我正在研究一个相对较大的基于文本的web分类问题，我计划在python中的sklearn中使用多项式朴素贝叶斯分类器，并使用scrapy框架进行爬行。然而，我有点担心sklearn/python对于一个可能涉及数百万网站分类的问题来说可能太慢了。我已经在DMOZ的数千个网站上训练了分类器。研究框架如下：
1)爬虫登陆一个域名，抓取网站上20个链接的文本(深度不超过1个)。Python的分类器是否能够胜任任务
浏览 0提问于2013-04-13得票数 5
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我想把推特归类在一组特定的类别中，如{“体育”、“娱乐”、“爱”}等等。为了解决这个问题，我设想了一个三轴图，其中x值是我的tweet中使用的所有单词，y值是类别，z值是关于单词和类别的术语频率(或某种类型的分数)。然后，我会将tweet分解到图上，然后将每个类别中的z值相加。总z值最高的类别最有可能是正确的类别。我知道这很让人困惑，所以让我举个例子：
在体育和娱乐(“我在看比赛”和“我在看我最喜欢的节目”)中，“手表”这个词经常出
浏览 3提问于2010-12-28得票数 3
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我需要采取哪些步骤来构建深度学习文本分类器，更具体地说，是在一组未标记的文本中识别作者(作者归属)的文本分类器？我正在使用的模型是word-word CNN (卷积神经网络)，它在文本分类等方面已经被证明是非常成功的。我希望在python中建立这个模型。
我是深度学习的新手，所以任何资源和信息都是非常感谢的。
浏览 0提问于2020-03-04得票数 1
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利用机器学习对大文本进行分类
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我有一个大型的xls文档，其中每行都包含一个问题id、它的描述以及expl的分类:类别1- A- a1描述功能是一个长文本。我正在考虑多项logistic回归，但我读到它需要数值数据。我是否必须将文档中使用的所有单词编成词典才能给它一个数值？我也希望每个新条目都有分数来分类最近的类(对于一个新的描述X，类别2-B-b1给出了80%的分数)。
浏览 4提问于2018-03-07得票数 1
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我想知道，您是否可以在数字数据集中进行多标签分类，还是严格基于文本。例如: Stackoverflow将每个文本/代码分类为多个标记，如python,flask, python2.7 .但是这样的事情能用数字来做吗。对不起，我知道这是个问题，但我想知道答案。
浏览 2提问于2017-10-09得票数 0
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应该通过命令行还是通过某种语言(c++、python)来完成呢？使用C++/python示例代码来训练分类器并使用它来使用caffe来预测新数据也将受到欢迎。
浏览 5提问于2015-03-29得票数 2
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我正在使用python中来自SciKit库的SciKit来对文本数据进行分类，并且它工作得很好。我的问题是，有办法找到我的分类器模型的支持向量吗？我想我的数据的支持向量应该是一个单词列表！我需要这样做，因为我想为不同的文本数据找到分类器的一个显著特征。(不同的文本数据是如何区分的)
提前谢谢。
浏览 0提问于2014-04-15得票数 2
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我是Python的新手，一直在使用tensorflow执行文本分类。我想知道这个文本分类模型是否可以用我将来可能获得的每个新数据来更新，这样我就不必从头开始训练模型了。通过使用现有的检查点，是否可以使用包含更多类别的数据来更新现有的文本分类模型？
浏览 12提问于2018-08-30得票数 0
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前一项分类重要时的分类
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我有一个分类问题要解决，这似乎是常见的，但我正在努力寻找这个任务的名称和最好的方式来模拟这个问题。我的本能反应是把这个问题和序列标记结合起来，在结尾加上一个CRF层。
浏览 0提问于2021-11-06得票数 3
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在处理和分类自然语言的库/开源软件方面，有哪些可用的？我有一个充满字符串的数据库，这些字符串是对特定项目的用户描述。我想对这些词进行分类，以剔除无用的词，并做出有根据的猜测，以确定该项目属于哪一类(例如，科技、体育、音乐)。
我意识到这是一个相当具体的要求，我的自然语言处理知识非常有限。我更喜欢用Ruby来做这件事，不过，Python或Java也可以接受。
浏览 0提问于2011-03-26得票数 2
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我需要对文本进行分类，我正在使用文本blob python模块来实现它，我可以使用朴素贝叶斯分类器/决策树。我对上述各点表示关注。
1)我需要将语句归类为参数/非参数。我使用两个分类器和训练模型使用apt数据集。我的问题是，我是否需要用关键字来训练模型？或者我可以用所有可能的论点和非参数的例句来训练数据集，？在文本分类、准确性和检索时间方面，哪一种方法最好？( 2)由于分类要么是参数，要么不是参数，那么哪个
浏览 0提问于2014-04-20得票数 6
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我使用python的文本blob库和文本blob的朴素bayes分类器。我了解到它使用nltk朴素贝叶斯分类器。这是一个问题:我的输入句子是非英语(土耳其语)。这有可能吗？我不知道它是怎么工作的。我想知道它是如何工作的，这个天真的婴儿分类器的nltk，对非英语数据。缺点是什么？
浏览 0提问于2015-12-05得票数 1
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我想要识别特定领域(例如棒球)中的命名实体。我知道有像StanfordNER，LingPipe，AlchemyAPI这样的工具，我已经用它们做了一些测试。但正如我之前提到的，我希望它们是特定于领域的。这怎么可能呢？
浏览 0提问于2012-04-06得票数 3
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我正在研究一个多类文本分类问题，并为文本分类进行集成学习。我选择硬投票作为合奏技巧。我试图为我的集成方法绘制ROC曲线，但由于显示了ROC曲线不能用于硬投票集成方法这一错误，它是行不通的。因此，我的问题是，是否有任何可能的方法，我可以为我的硬投票集成分类器绘制ROC曲线在python。
浏览 0提问于2020-07-07得票数 3
我正在研究一个文本分类问题，在Python3中，使用sklearn。我正在执行以下步骤：
这是很好的工作，现在当我得到一个新的文本，我想分类，什么是最好的方式处理它？我理解Tfidf方法还会查看其他数据集中的特性，这就是为什么我现在将TfidfVectorizer应用于旧的dataset+
浏览 0提问于2019-06-06得票数 1
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