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词袋模型
kaggle:nlp经典入门(一)
词袋模型
(数据集 + 代码)
引言此部分分享的工作为**
词袋模型
**,代码和数据集均来自Kaggle的BagofWordsMeetsBagsofPopcorn入门级竞赛。本人对其做了复现,并对每部分的工作进行介绍。
猫爱吃鱼the
·
2022-11-19 18:47
NLP专栏
机器学习
自然语言处理
nlp
NLP实战:朴素贝叶斯分类器
在sklearn中将语句转为向量有两种方式
词袋模型
(词的频数)和TF-IDF特征向量importjiebafromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer
_朝闻道_
·
2022-11-19 16:40
自然语言处理
【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-02-图像分类-北邮鲁鹏老师课程笔记
北邮鲁鹏老师课程笔记图像分类任务图像分类任务应用场合图像分类任务难点视角光照尺度遮挡形变背景杂波类内形变运动模糊类别繁多基于规则的分类方法硬编码数据驱动的图像分类数据驱动的图像分类步骤数据集构建有标签(监督)无标签(无监督)分类器设计与学习(关键)图像表示像素表示全局特征表示(如GIST)GIST局部特征表示(如SIFT特征+
词袋模型
暖焱
·
2022-11-17 13:13
#
计算机视觉
【Paddle NLP入门打卡】实践课1:词向量应用演示 学习笔记
文章目录1.下载配置Embedding2.认识Embedding3.将词向量映射到低维空间4.基于TokenEmbedding的
词袋模型
5.构造Tokenizer5.2查看相似语句相关度6.使用可视化VisualDL
FeverTwice
·
2022-11-15 07:42
百度飞浆AILab
自然语言处理
python
paddle
什么是 prompt learning?简单直观理解 prompt learning
目录1预训练语言模型1.1Featureengineering1.1.1
词袋模型
1.1.2TF-IDF1.1.3总结1.2Architectureengineering1.2.1Word2Vec1.2.2GloVe1.2.3FastText1.2.4ELMo1
野指针小李
·
2022-11-14 09:13
深度学习
预训练语言模型
深度学习
预训练语言模型
Prompt
learning
机器学习笔记七——特征工程之特征处理
处理少量特征1.2处理大量的类别特征2、文本特征的处理——文本形式转换为向量形式2.1词集模型2.2词袋(Bag-of-Words,Bow)模型2.3Bag-of-N-gram-Feature(N元特征
词袋模型
珞沫
·
2022-11-08 17:17
#
特征工程
机器学习
特征工程
特征编码
基于gensim电商标题相似度
包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词,形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典,通过doc2bow稀疏向量,形成语料库
词袋模型
+TF-IDF模型
欧菲斯集团
·
2022-11-07 23:54
python
人工智能
深度学习
Python基于
词袋模型
特征和TFIDF特征进行支持向量机模型中文邮件分类项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景随着互联网的发展,越来越多的用户通过互联网来交流,电子邮件成为人们日常生活交流的重要工具。用户每星期可能收到成百上千的电子邮件,但是大部分是垃圾邮件。据时代杂志估计,1994年人们发送了7760亿封电子邮件,1997年则是26000亿封,2000年更是达到了66000
胖哥真不错
·
2022-11-07 15:40
机器学习
词袋模型
中文分词
TFIDF特征
支持向量机
中文邮件分类
【2022秋招面经】——NLP
文章目录Word2Vec基本原理1.CBOW(ContinuousBag-of-Words)连续
词袋模型
2.skip-gram跳字模型3.Hierachicalsoftmax(层级softmax)4.negativesampling
ywm_up
·
2022-11-02 15:59
秋招
自然语言处理
机器学习
人工智能
python3《机器学习实战系列》学习笔记----2.朴素贝叶斯法
条件概率1.2朴素贝叶斯理论(NaiveBayes)二、使用朴素贝叶斯进行文档分类2.1准备数据:从文本中构建词向量2.2训练算法:从词向量计算概率2.3测试算法:根据现实情况修改分类器2.4准备数据:文档
词袋模型
三
mcyJacky
·
2022-10-28 14:50
04
机器学习笔记
机器学习
朴素贝叶斯
python3
邮件分类
Naive
Bayes
NLP前置知识1 —— 词向量
一、词的表示方法独热编码、
词袋模型
、词向量1.独热编码(One-HotEncoding)1.1定义方法是把每个词表示为一个长向量,该这个向量的维度是词表大小,向量中只有一个维度的值为1,其余维度为0,这个维度就代表了当前的词
温酒ss
·
2022-10-27 07:53
自然语言处理
算法
人工智能
【自然语言处理】 词向量
【传统的语义向量表示方法】one-hot:每个词表示为一个很长的向量,向量的维度是词表大小,其中只有一个维度的值为1,其它元素为0.
词袋模型
(BOW):将语料库中所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题
CC‘s World
·
2022-10-27 07:22
自然语言处理
词向量
BERT
ELMo
GPT
word2vec
机器学习_5:朴素贝叶斯算法
文章目录实验背景1.算法原理1.1.贝叶斯公式1.1.2.朴素贝叶斯1.1.3.拉普拉斯修正2.代码解析2.1.防溢出策略2.2.
词袋模型
2.3.垃圾邮件分类3.测试结果4.总结实验背景朴素贝叶斯算法是用于分类问题的一种算法
chuxiao_scx
·
2022-10-24 18:15
开发语言
python
机器学习
自然语言处理学习——CS224课程笔记
1.one-hot编码方式与
词袋模型
(bagofwords)on
skyseezhang123
·
2022-10-24 18:08
自然语言处理
NLP自然语言处理——文本分类之特征提取
特征提取一、词向量化与文本向量化1、独热编码(One-HotEncoding)2、
词袋模型
(BagofWords)3、词频-逆文档频次算法(TF-IDF)TF-IDF的公式4、词嵌入参考文献一、词向量化与文本向量化
Little_Yuu
·
2022-10-22 22:33
NLP学习笔记
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
算法
随笔记录——gensim word2vector使用
一、对比各种文本embedding方式:onehot:逻辑简单,易实现,但是过于稀疏,无法表达权重
词袋模型
:逻辑简单,易实现,增加了词频表达,但仍过于稀疏TF-IDF:是一种用来计算每个单词重要性的关键词抽取的方法
就是一顿骚操作
·
2022-10-10 19:38
pytorch
个人学习笔记——初版
word2vec
python
机器学习
基于ROS机器人的3D物体识别与三维重建(四)视觉SLAM基础(十四讲学习记录)
特征点法VO(1)对极几何与三角量测(2)PnP问题(3)ICP迭代最近点法2.2直接法VO3后端优化3.1BA与非线性优化3.2基于位姿图的优化3.3图优化与G2O4回环检测4.1回环检测介绍4.2
词袋模型
与字典
Ray Song
·
2022-10-04 21:41
3d
计算机视觉
自动驾驶
slam
推荐系统_经典推荐方法
文章目录1、物品特征1.1分类1.2
词袋模型
1.3主题建模1.4其他物品特征2.用户特征2.1声明的个人信息2.2基于内容的画像1、物品特征1.1分类物品分类的最初目的是帮助用户更有效的在网站上查找感兴趣的物品
爱敲代码的小雨
·
2022-09-26 22:19
统计推荐
自然语言处理
大数据
算法
分类
人工智能
【NLP自然语言处理】文本特征提取
CountVecotrs(BagofWords
词袋模型
)词向量之
词袋模型
(BOW)详解sklearn——CountVectorizer详fromsklearn.feature_extraction.texti
—Xi—
·
2022-09-23 16:27
机器学习
sklearn
人工智能
自然语言处理
python
《机器学习实战》4.朴素贝叶斯
基于贝叶斯决策理论的分类方法2.利用朴素贝叶斯进行文档分类一般过程:3.使用python进行文本分类3.1准备数据:从文本中构建词向量3.2训练算法:从词向量计算概率3.3测试算法:根据现实情况修改分类器3.4准备数据:文档
词袋模型
豆豆豆豆芽
·
2022-09-07 14:58
tensorflow学习
机器学习
python
算法
【NLP】NLP基础知识
序列标注关键算法:5序列标注应用:5.1新词发现:5.2领域中文分词5.3命名实体识别5.4依存句法分析(帮助句法分析)自然语言处理的步骤2:句法分析1主题模型与特征提取1.0简单文本表示(one-hot和
词袋模型
Koma_zhe
·
2022-09-07 08:02
人工智能相关
自然语言处理
深度学习
人工智能
深度学习解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
传统做法常用
词袋模型
(BOW,BagOfWords)或向量空间模型(VectorSpaceModel),最大的不足是忽略文本上下文关系,每个词之间彼此独立,并且无
qqliuzihan
·
2022-08-18 07:29
机器学习
深度学习
CNN
RNN
词向量表示和句向量、文章向量计算方法
关于词的表示,比如one-hot编码,
词袋模型
,分布式编码等等。相关资料有很多,此处引用相关资料:1词的独热表示:One-ho
Tensor-X
·
2022-08-09 07:04
自然语言处理
机器学习
深度学习
神经网络
数据挖掘
机器学习04:利用朴素贝叶斯分类器判别网络评论的情绪好坏(航空公司数据集)
航空公司数据集)文章目录机器学习04:利用朴素贝叶斯判别网络评论的情绪好坏(航空公司数据集)前言1.算法理论分析1.1贝叶斯公式1.2朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesClassifie)1.3词集模型和
词袋模型
theworld666
·
2022-07-22 07:56
机器学习
算法
机器学习
python
朴素贝叶斯算法
SLAM【十】回环检测
SLAM【十】回环检测回环检测的作用及意义作用意义回环检测方法准确率和召回率
词袋模型
字典字典的结构字典的创建相似度计算相似度评分的处理关键帧的处理检测之后的验证参考回环检测的作用及意义作用问题:为了解决整个
Cloudy_to_sunny
·
2022-07-06 12:14
SLAM
人工智能
机器学习
【深度学习实战】《深入浅出图神经网络》GCN实战(pytorch)
每篇论文的特征是通过
词袋模型
得到的,维度为1433,每一维表示一个词
喵木木
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2022-07-05 07:01
笔记
深度学习
神经网络
深度学习
文本语义表征(Sentence-Bert、Simcse)的应用和实践
文本语义向量的应用场景(搜索、对话和推荐)所谓"万物皆可embedding",在nlp的领域中,回想一下,起初用于把文字转化向量,用的是最基础的
词袋模型
,类似于one-hot,不得不说,这种做法很简单粗暴
谈笑风生...
·
2022-06-27 07:48
自然语言处理
bert
人工智能
深度学习
机器学习备忘录之文本表示模型
词袋模型
(BagofWords)
词袋模型
是最基础的文本表示模型。将文章以词为单位切分开,忽略词的出现顺序,将文章表示成一个长向量(每一维代表一个单词,该维的权重表示重要程度)。
毒吻可积
·
2022-06-06 07:41
一些基础分享
机器学习
LDA主题模型简介及Python实现
词袋模型
介绍可以参考这篇文章:文本向量化表示——
词袋模型
-知乎了解LDA模型,我们需要先了解LDA的生成模型,LDA认为一篇文章是怎么形成的呢?LDA
阿丢是丢心心
·
2022-05-12 09:43
python
机器学习
自然语言处理
学习笔记:深度学习(6)——基于深度学习的语言模型
文章目录5.基于深度学习的语言模型5.1从NNLM到词嵌入5.1.1神经网络语言模型NNLM5.1.2基于循环神经网络的语言模型RNNLM5.1.3**Word2Vec**1.词向量的生成模型(1)连续
词袋模型
新四石路打卤面
·
2022-05-01 07:49
深度学习
神经网络
深度学习
自然语言处理
nlp
语言模型
学习笔记:深度学习(5)——词向量的相关概念
4.1.2词嵌入WordEmbedding4.1.3预训练Pre-training(1)Frozon/Feature-based(2)Fine-tuning4.2词向量表示方法4.2.1基于传统统计方法(1)
词袋模型
新四石路打卤面
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2022-04-23 07:59
深度学习
深度学习
nlp
机器学习
自然语言处理
经验分享
机器学习(五):朴素贝叶斯
朴素贝叶斯1.关于朴素贝叶斯2.朴素贝叶斯2.1贝叶斯决策理论2.2条件概率2.2.1贝叶斯准则3.文本分类3.1从文本中构建词向量3.2计算概率3.3使用分类器分类3.3文档
词袋模型
4.示例:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
qq_45792429
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2022-04-22 07:16
机器学习
机器学习
python
人工智能
使用SVM、MNB、LR、CNN进行中文邮件分类
使用SVM、MNB、LR、CNN进行中文邮件分类一、数据集二、数据预处理三、选择文本特征1.
词袋模型
2.TF-IDF3.词向量四、选择模型五、部分代码展示一、数据集 2006TRECPublicSpamCorpus
王小小小飞
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2022-04-15 07:26
机器学习
自然语言处理
神经网络
人工智能
2021 泰迪杯 C 题
2021泰迪杯数据+代码思路第一问条件随机场分词停用词过滤热词判断第二问数据预处理拼接成长文档二元语法模型TF-IDF
词袋模型
主成分分析标准化回归模型建立最佳参数选择模型筛选应用与评价第三问数据预处理停用词过滤词频
词袋模型
聚类聚类参数筛选输出结果第四问三个层次挑选特色数据预处理长文档关键句提取热门词提取与结果分析提高第一题第二题第三题第四题代码与提问本人专挑数据挖掘
zhuo木鸟
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2022-04-14 16:10
数据挖掘竞赛
2021
泰迪杯
C
题
新星计划
NLP文本的离散表示
文本的离散表示(2022-03-07)one-hot表示
词袋模型
TF-IDFN-gramone-hot表示"""oneHotencoder举例"""fromsklearnimportpreprocessingenc
不学无术-倪
·
2022-03-08 10:39
深度学习
python
开发语言
后端
Python批量模糊匹配的3种方法实例
目录前言使用编辑距离算法进行模糊匹配使用fuzzywuzzy进行批量模糊匹配fuzz模块process模块整体代码使用Gensim进行批量模糊匹配Gensim简介使用
词袋模型
直接进行批量相似度匹配使用TF-IDF
·
2022-03-01 10:38
cs224n学习笔记1
目录wordvector词向量word2vec模型Skip-gram模型ContinuousBagofWords连续
词袋模型
共现矩阵作为词向量组合模型:Glove词向量的评估wordvector词向量one-hotvector
TARO_ZERO
·
2022-02-26 07:18
学习笔记
nlp
自然语言处理
NLP-词向量:
词袋模型
一、前言
词袋模型
是早些年使用的词向量模型,该模型假设每个词都是独立的,仅仅使用词在文章中的频率来决定如何表达词,并将每个词的表达通过组合来表征文章。
Huoyo
·
2022-02-14 14:23
自然语言处理N天-Day0401文本可视化技巧
第四课文本可视化技巧文本可视化流程文本可视化依赖于自然语言处理,因此
词袋模型
、命名实体识别、关键词抽取、主题分析、情感分析等是较常用的文本分析技术。
我的昵称违规了
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2022-02-09 23:15
机器学习 —— 朴素贝叶斯
基于贝叶斯决策理论的分类方法二、条件概率三、朴素贝叶斯分类器四、使用朴素贝叶斯进行文档分类4.1准备数据:从文本中构建词向量4.2训练算法:从词向量计算概率4.3测试算法:根据现实情况修改分类器4.4准备数据:文档
词袋模型
五
DreamWendy
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2021-11-29 18:57
机器学习
人工智能
python
机器学习
朴素贝叶斯算法
R语言构建文本分类模型:文本数据预处理、构建
词袋模型
(bag of words)、构建xgboost文本分类模型、xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型、可视化模型预测的概率分布
R语言构建文本分类模型:文本数据预处理、构建
词袋模型
(bagofwords)、构建xgboost文本分类模型、xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型、可视化模型预测的概率分布目录
Data+Science+Insight
·
2021-11-22 07:00
R语言从入门到机器学习
r语言
数据挖掘
数据分析
机器学习
人工智能
Word2Vec对新闻进行分类
词表征·词表征就是如何用向量的方式来表示一个词的特征,让计算机能够对词进行处理,常用的两种词表征的方法:·
词袋模型
:一个词也可以理解为是一篇最简单的文档,所以它可以用词袋来表示他的特征,这个时候的词袋就是一个独热编码
赵有才er
·
2021-11-15 19:09
word2vec
分类
word2vec
机器学习
使用R语言进行文本特征提取的四种方法(三) —— 基于word2vec的词嵌入
前者的全称是“ContinuousBag-Of-Words”,即连续
词袋模型
,它能够在一定长度的窗口中根据上下文的单词(不
快乐星黛露
·
2021-11-12 12:29
R语言文本数据分析
r语言
word2vec
自然语言处理
用TFIDF
词袋模型
进行新闻分类
词袋不关注词的先后顺序---
词袋模型
(bow--一元模型)bagofwords二元模型n-gram#创建输出目录保存训练好的模型importos#对文件和目录进行操作output_dir=u'output'ifnotos.path.exists
赵有才er
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2021-10-23 00:16
TFIDF
分类
数据挖掘
人工智能
ORB_SLAM2 源码解析 特征匹配 (五)
TrackwithModel)TrackReferenceKeyFrame三、词袋介绍BoW1、直观理解词袋2、词袋基本思想3、从字典结构到k-d树K-means聚类4、相似度计算TF-IDF5、总结
词袋模型
四
小负不负
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2021-10-19 17:35
slam代码详解
c++
算法
人工智能
机器学习
slam
Python机器学习NLP自然语言处理基本操作
词袋模型
概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理(NLP)的旅程.自然语言处理可以让来处理,理解,以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.
词袋模型
词袋模型
(BagofWordsModel)能帮助我们把一个句子转换为向量表示
·
2021-10-18 17:03
Machine Learning in Action 读书笔记---第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
基于贝叶斯决策理论的分类方法1.朴素贝叶斯2.贝叶斯决策理论3.贝叶斯准则二、实例一:使用朴素贝叶斯进行文档分类1.朴素贝叶斯的一般过程2.准备数据:从文本中构建词向量2.1准备数据:词集模型2.2准备数据:
词袋模型
dongyuyuu
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2021-08-04 16:46
【机器学习】
机器学习
python
朴素贝叶斯算法
[笔记] Introduction to Shallow Language Processing
BagofWords解释:搜素引擎用
词袋模型
这种shallowform理解语言。
LZ不是楼主
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2021-06-27 02:59
从树结构的长短期记忆网络改进语义表示
1简介用于短语和句子的分布式表示的大多数模型——即使用实值向量来表示意义的模型——属于三个类别之一:
词袋模型
序列模型树结构模型在词袋模
lizhaopeng1996
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2021-06-21 01:59
word2vec原理介绍
其两种变体分别为:●连续
词袋模型
(CBOW)●Skip-Gram模型。
樱桃小丸子zz
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2021-06-10 23:28
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