打动金牛男的情话
发布时间：2019-07-30 19:12:45
作者：xhs
阅读：1263
打动金牛男的情话:在短语挖掘1中，通过内聚度和自由度可以有效地挖掘新短语。在实际工作中，以及优化的方式：挖掘，质量短语从海量文本语料库，刘嘉璐晶博尚lot:https://github.com/shangjingbo1226/segphrase测试后，结果非常好。其思想是：通过计算内聚度和自由度，设置阈值得到短语，这是一种非常简单、快速的无监督学习方法；另一种思考方法是，内聚度和自由度是判断一个短语是否正确。还有其他功能吗？我们能把这些特征放在一起并训练模型以获得特征权重吗？如果样本量小，如何自动增加样本量？1）是否有其他特点？A、出现次数B、完整性如“向量机”与“支持向量机”C、信息如“本文”（字频高但无信息）？它是以停止字、IDF大小、双引号（）等开头还是结尾。2）您能一起训练这些功能吗？RF或GBDT可以非常适合3）如果样本很小，如何增加样本？引导程序继续添加前几轮预测的阳性样本。负样本可以自动生成4）创新点？在词频统计过程中，会遇到这样的情况：一个标准的特征向量机器学习设置是2步走…”“特征向量”和“机器学习”是两个候选短语，但向量机也是一个候选短语。通常的算法是将三个短语都加一次，这显然是不正确的，而且确定一个分词方案更为合理。要考虑的指标有：短语质量分数、长度惩罚、预测概率等。打动金牛男的情话
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