面向机器学习的特征工程 三、文本数据: 展开、过滤和分块
来源:ApacheCN《面向机器学习的特征工程》翻译项目 译者:@kkejili 校对:@HeYun 如果让你来设计一个算法来分析以下段落,你会怎么做? Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There ...
如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?
利用Python机器学习框架scikit-learn,我们自己做一个分类模型,对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。 疑惑 前些日子,我在微信后台收到了一则读者的留言。 我一下子有些懵——这怎么还带点播了呢? 但是旋即我醒悟过来,好像是我自己之前挖了个坑。 之前我写过《 如何用...
秒懂!看机器学习如何净化处理文本
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 你不能直接把原始文本提交给机器学习或深层学习模型,而必须首先对文本进行净化,也就是将文本分解成单词,以及处理标点符号和大小写。 事实上,你需要使用一整套的文本预处理方法,而且这个方法的选择取决于你需要对自然语言做何种处理。...
机器学习中,使用Scikit-Learn简单处理文本数据
更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 机器学习中,我们总是要先将源数据处理成符合模型算法输入的形式,比如将文字、声音、图像转化成矩阵。对于文本数据首先要进行分词(tokenization),移除停止词(stop words),然后将词语...
【机器学习笔记之八】使用朴素贝叶斯进行文本的分类
使用朴素贝叶斯进行文本的分类 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型,它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设,所有特征需要相互独立,即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足,甚至是不成立的。但这种...
Salesforce 用机器学习来自动总结文本,AI+SaaS 是未来吗?
如今我们身处海量信息时代,大量时间被用来处理电子邮件、文章或社交媒体的帖子等信息,有预计称,这种消耗状态会超过半天时间,甚至更多。 Salesforce 想将用户从这种低效的工作状态中解放,他们开发了种算法,能自动总结纷繁复杂的信息,如为销售或客户服务代表提供电子邮件和信息总结后的摘要,使他们有更多...
《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》——2.2 文本清理
本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第2章,第2.2节,作者:Nitin Hardeniya,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.2 文本清理 一旦我们将各种数据源解析成了文本形式,接下来所要面临的挑战就是要使这些原生数据...
《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》——2.1 何谓文本歧义
本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第2章,第2.1节,作者:Nitin Hardeniya,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1 何谓文本歧义 事实上,要想给文本/数据歧义这个术语一个定义是相当困难的。本书将它定义成从...
《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》——第2章 文本的歧义及其清理
本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第2章,作者:Nitin Hardeniya,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第2章 文本的歧义及其清理 NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用在上一章中,我们为...
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