计算机文本分类和模糊聚类

目前所说的文本分类是通过机器学习的方式对文本进行分类. 首先给出各类文本的样例,也就是训练集,然后程序会通过统计方法找出各类文本背后隐藏的统计规律,比如某类文本中某些词出现的次数比较多,然后对未知类别的文本进行判断. 具体可以分为以下流程: 1. 构建训练集:通过人工方式对原始文本进行标定,比如分为垃圾邮件和正常邮件.训练集中各类文本最好能偶达到数目平衡,避免出现某一类特别多,另外一类特别少的情况(如果出现了,可以通过一系列方法进行弥补,比如最简单的"向下取样法"或者"向上取

近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是"夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏".淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,我们是任务是根据商品标题预测其所在叶子类目,示例中商品归属的类目为

      Hybrid Recommender System based on Fuzzy Clustering and Collaborative Filtering       给出题目,想找的话直接在ElsevierSD里下载即可.       并不是逐句翻译,一些简单的背景比如经济啦什么的直接忽略,不过笔者会在博文里点出来.       一二三这样的标题是原论文的题目,我没翻译,为以后自己写英文论文做准备,以1234这样的标题开始的内容是笔者自己加上去的,就是我的笔记.       我

问题描述 模糊聚类中的F统计量用什么工具来计算呢,是matlab吗,如果用matlab的话,函数是什么呢

本文讲的是用神经网络进行文本分类, 理解聊天机器人如何工作是很重要的.聊天机器人内部一个基础的组成部分是文本分类器.让我们一起来探究一个用于文本分类的人工神经网络的内部结构. 多层人工神经网络 我们将会使用两层神经元(包括一个隐层)和词袋模型来组织(organizing 似乎有更好的选择,求建议)我们的训练数据.有三种聊天机器人文本分类的方法:模式匹配,算法,神经网络.尽管基于算法的方法使用的多项式朴素贝叶斯方法效率惊人,但它有三个根本性的缺陷: 该算法的输出是一个评分而非概率.我们想要的是一个

自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的重要话题,而人类语言的复杂性也给NLP布下了重重困难等待解决.随着深度学习(Deep Learning)的热潮来临,有许多新方法来到了NLP领域,给相关任务带来了更多优秀成果,也给大家带来了更多应用和想象的空间. 近期,雷锋网 AI 研习社就邀请到了达观数据的张健为大家分享了一些NLP方面的知识和案例. 分享主题:达观数据 NLP 技术的应用实践和案例分析  分享人:张健,达观数据联合创始人,文本挖掘组总负责人,包括文本审核系统的架构设计.开发和日常维护

文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):

问题描述 基于Hadoop的文本分类系统的研究和实现.那么Hadoop平台起到什么作用?意义是什么? "基于Hadoop的文本分类系统的研究和实现"是我的课题,我对Hadoop本身不是很了解,想知道Hadoop是什么,文本分类又是要完成什么工作,然后Hadoop平台在文本分类中有何用处,不基于Hadoop平台的文本分类跟他有什么不同.能用通俗的话解释一下吗,谢谢! 解决方案 Hadoop本身是分布式的存储/计算框架.当然它在大学和科研机构中一般扮演提高bigger的作用. 解决方案二:

本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类.语言建模.机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法.在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题.但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果.不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现,这是最有趣的:事实上,单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务,从而避免需要一套专门的.人工的方法. 这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务. 文本