随笔分类 - 自然语言处理
摘要:图像分类,使用GoogleNet网络,教学参考意义更多。 使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等。 1.源代码:
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摘要:文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析。所谓情感极性分析,指的是对文本进行
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摘要:0.数据介绍 创建数据集和数据字典 创建数据读取器train_reader 和test_reader 2、配置网络 定义网络 定义损失函数 定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 5、模型预测 6.源代码: # 导入必要的包 import os from multiprocessing impor
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摘要:tensorflow 函数解析 1.optimizer.minimize(loss, var_list) TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下: 看一下minimize
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摘要:词的向量化 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。词向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。它分为One-hot Representation、基于SVD(奇异值分解)的方法、基于迭代的方法——W
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