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自然語言處理（NLP）文本分類實戰(zhàn)

            
                Biu老師
            
            算法工程師
                    
                難度中級
            
                時長 4小時 5分
            
                學(xué)習(xí)人數(shù)
            
綜合評分9.43
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                        查看評價
                                9.4
                                內(nèi)容實用
                            
                                9.4
                                簡潔易懂
                            
                                9.5
                                邏輯清晰

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青山煙雨青衫客 05:02
詞頻-你文件頻率（TF-IDF）

缺點：
1. 詞頻（TF）和逆文件頻率（IDF）的統(tǒng)計和計算都直接從語料統(tǒng)計得出，當增加語料的時候，TF和IDF往往需要重新計算，無法增量更新，每次添加語料，需要重新計算詞頻。?
2. 沒有考慮特征詞的位置因素對文本的區(qū)分度，詞條出現(xiàn)在文檔的不同位置時，對區(qū)分度貢獻大小是不一樣的。
3. 按照傳統(tǒng)TF-IDF，往往一些生僻詞的IDF（反文檔頻率）會比較高、因此這些生僻詞往往會被誤認為是文檔關(guān)鍵詞。
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0 采集收起來源：TF-IDF
2024-11-09
青山煙雨青衫客 04:26

One-Hot缺點：
????1.詞通常很多，幾十萬個詞，那就需要句子長度x幾十萬的矩陣才能表示這個句子
? ? 2.這種方法效率低下，矩陣包含很多零
? ? 3.無法表達相似性
? ? 4.新加一個詞我們需要重新計算

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0 采集收起來源：One Hot
2024-11-09
青山煙雨青衫客 02:48

One-Hot理解：
先給句子分詞，分詞組從詞表，詞表有索引，然后編碼形成矩陣

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0 采集收起來源：One Hot
2024-11-09
青山煙雨青衫客 02:45

文本表示方法：One-Hot、TF-IDF、Word2Vec

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0 采集收起來源：文本表征介紹
2024-11-09
落日映江紅 04:17

缺點:
浪費空間,不利于計算
體現(xiàn)不出單詞間的關(guān)系

優(yōu)點:
長度遠小于字典長度
向量加爵代表相似度
可以增量添加新詞

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0 采集收起來源：Word2vec
2024-09-10
落日映江紅 03:10

一個樸素的想法就是,我們把One-Hot中0的位置也利用起來,并且用浮點數(shù)來表示詞特性,這樣我們就可以用固定的,較小的維度來表達海量的信息

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0 采集收起來源：Word2vec
2024-09-10
落日映江紅 01:22

IDF 是逆文件頻率，表示關(guān)鍵詞的普遍程度。
如果包含詞條i的文檔越少，IDF越大，則說明該詞條具有很好的類別區(qū)分能力。
某一特定詞語的IDF，可以由總文件數(shù)目除以包含該詞語的文件數(shù)目，再將得到的商取對數(shù)得到。

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0 采集收起來源：TF-IDF
2024-09-09
丶丨Coud 18:45

不懂的名詞兒：
卷積?
過擬合
loss
激活函數(shù)
embedding層

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0 采集收起來源：中文文本分類實戰(zhàn)（上）
2024-03-22
慕慕3476723 20:19

試試筆記功能，調(diào)閾值

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0 采集收起來源：模型評估
2023-10-17
weixin_慕的地1184413 00:07

老師，代碼在哪里呀？4章和5 章

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0 采集收起來源：文本分類
2023-02-25
weixin_慕虎4452475 07:25

建模區(qū)別：

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0 采集收起來源：分類任務(wù)
2023-01-02
慕后端8096530

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0 采集收起來源：課程總覽
2022-08-18
慕后端8096530 01:00

1111111

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0 采集收起來源：課程總覽
2022-08-18
慕后端8096530 00:05

22222

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2022-08-18
moocer9527 01:13

github

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0 采集收起來源：One Hot代碼實踐
2022-07-27
moocer9527 05:37

獨熱編碼的缺點

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0 采集收起來源：One Hot
2022-07-27
moocer9527 02:37

獨熱編碼（one-hot）

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0 采集收起來源：One Hot
2022-07-27
moocer9527 03:20

文本表示方法

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0 采集收起來源：文本表征介紹
2022-07-27
moocer9527 01:33

文本分類任務(wù)描述

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0 采集收起來源：文本表征介紹
2022-07-27
moocer9527 00:55

文本分類任務(wù)描述

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0 采集收起來源：文本表征介紹
2022-07-27
moocer9527 10:56

應(yīng)用——知識點抽取

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0 采集收起來源：課程總覽
2022-07-27
moocer9527 09:15

應(yīng)用-----非結(jié)構(gòu)化信息提取

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0 采集收起來源：課程總覽
2022-07-27
moocer9527 06:37

應(yīng)用--意圖識別

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2022-07-27
moocer9527 05:36

應(yīng)用，情感分析

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0 采集收起來源：課程總覽
2022-07-27
moocer9527 03:39

文本分類任務(wù)描述

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2022-07-27
小風(fēng)滿樓 03:00

我的筆記筆記筆記，自然期刊
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2021-11-30
小風(fēng)滿樓 02:33

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