Публикации по теме 'bow'
Сумка слов и TFIDF
Пакет слов (BOW) и частота терминов и частота обратного документа (TFIDF) используются для преобразования текстовых данных в векторные или числовые данные.
Для ясного понимания давайте возьмем простой пример, предположим, что у вас есть набор данных, который содержит текстовый объект или столбец. Если вы хотите обучить модели машинного обучения, такие как логистическая регрессия или SVM и т. Д., На вышеуказанном наборе данных, мы получим ошибку, потому что они понимают только числовые..
Классификация настроений с использованием логистической регрессии в PyTorch
Реализация логистической регрессии в PyTorch для классификации настроений в данных Yelp Restaurant Review, где входной функцией является пакет слов (BOW)
Логистическая регрессия для классификации данных обзоров по различным настроениям будет реализована в среде глубокого обучения PyTorch. Это эксперимент, чтобы познакомиться с основными функциями фреймворка PyTorch, например, как определить нейронную сеть? а как настроить гиперпараметры модели в PyTorch? будет рассмотрен в этом..
Как преобразовать текстовый документ в вектор? Часть - 1
В этой статье мы поговорим о
1. Мешок слов (BoW)
2. Векторизатор TF-IDF.
3. Word2Vec и AvgWord2Vec
4. Встраивание Word2Vec с TF-IDF
Итак, здесь мы не будем вдаваться в математические подробности. Я просто расскажу о частях кода и некоторой информации об этих моделях. Мы будем использовать эту модель после обработки текста, удаления стоп-слов очистки текста и т. Д. Во всем списке документов.
Во-первых, зачем нам эти модели?
Ответ: преобразовать текст в числовой вектор. Но..