文字表示有向量空間模型，片語表示法，概念表示法
目前文字通常採用向量空間模型表示
（ 向量空間模型（ vsm） ） 給定乙個文件d（ t1，向量（文件）的相似度w1;t2， w2;…;tn， wn） ， d符合以下兩條約定：
（ 1） 各個特徵項tk（ 1≤k≤n） 互異（ 即沒有重複） （ 2） 各個特徵項tk無先後順序關係（ 即不考慮文件的內部結構） 。
在以上兩個約定下， 可以把特徵項t1， t2， …， tn看成乙個n維座標
系， 而權重w1， w2， …， wn為相應的座標值， 因此， 乙個文字就表示為n維空間中的乙個向量。 我們稱d＝d（ w1， w2， …， wn） 為文字d的向量表示或向量空間模型；
向量空間模型步驟
根據訓練樣本集生成 文字表示所需要的特徵項序列d=
對訓練集和測試集文件進行權重賦值
文件特徵選擇
特徵權重計算
自然語言處理 搭建文字分類器
乙個完整的文字分類器主要由兩個階段，一是將文字向量化，將乙個字串轉化成向量形式 二是將向量喂到分類器，包括svm,cnn，lstm等等。這邊做的專案其實階段用的是 tf idf 來進行文字向量化，使用卡方校驗 chi square 來降低向量維度，使用liblinear 採用線性核的svm 來進行分...
五 自然語言處理中的文字分類
機器學習的過程是訓練模型和使用模型的過程，訓練就是基於已知資料做統計學習，使用就是用統計學習好的模型來計算未知的資料。機器學習分為有監督學習和無監督學習，文字分類也分為有監督的分類和無監督的分類。有監督就是訓練的樣本資料有了確定的判斷，基於這些已有的判斷來斷定新的資料，無監督就是訓練的樣本資料沒有什...
NLP自然語言處理 文字分類之評價指標
準確率關注整體效果，只適合均衡的資料。準確率公式如下 a cc urac y 預測 正確的樣 本數總樣 本數 accuracy frac accura cy 總 樣本數預 測正確的 樣本數 資料不均衡時使用以下的評價指標。精確率關注模型 得準不准。精確率公式如下 p re cisi on 預 測正確...