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我有一个关于处理多标签分类问题的方法的问题。在文献综述的基础上，我发现最常用的方法之一是问题转换方法.它将多标号问题转化为多个单标号问题，分类结果只是每个单标签分类器的简单结合，采用二进制相关的方法。由于单个标签问题可以被描述为二进制分类(如果有两个标签)或多类分类问题(如果有多个标签，即labels>2)，目前的转换方法似乎都将多标签问题转化为多个二进制问题。总之，将多标签分类问题转化为多个二进制分类问题，将多标签分类问题转化为多类分类
浏览 5提问于2016-03-02得票数 1
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我正在研究一个文本分类问题，我试图将一个词集合分类，是的，有很多图书馆可以分类，所以如果你建议使用它们，请不要回答。
让我解释一下我想实现什么。
浏览 6修改于2011-11-15得票数 6
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我计划编写一个分类程序，它能够在大约10个不同的类别中对未知的文本进行分类，如果它们都不适合的话，很高兴知道这一点。也有可能不止一个类别是正确的。我正在考虑如何用正确的方法来表示我的培训数据，或者哪种分类是正确的。第一个挑战是如何找到正确的特性。如果我只有文本(每篇250个单词)，你会推荐什么方法来找到正确的特性？例如政治，我有大约2.000个文本实体。这是一种正确的二进制分类方法吗？或者我该怎么定义我的布景？还是多类分类是正确的方法？
浏览 0提问于2014-10-31得票数 4
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我有一组预定义的分类(比如:汽车、女孩等等)。和一套简短的文本，我需要分配一个或几个类别的每一个文本。做这件事最好的方法是什么？我没有训练文本来进行监督学习分类。
浏览 0提问于2016-12-07得票数 -1
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我现在只是把这一体裁添加到大纲的文本中，并将其提供给分类器。
问题是这两个特征是不同的。当这些词被转换成一个tfidf矩阵时，我觉得这个体裁应该被不同的对待，而不是任何其他的词。
浏览 5提问于2015-09-17得票数 5
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有没有人知道好的开源文本分类模型？我知道斯坦福分类器，Weka，Mallet等，但它们都需要培训。
我需要将新闻文章分类为体育/政治/健康/游戏/等等。有没有预先训练好的模型？
浏览 1修改于2013-03-08得票数 6
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创建分类器的方法(在Python中使用Sklearn & DaskML)是：
我实现了OneHotEncoder (或任何编码器)通过创建一个矩阵来将文本转换为数字，同时要考虑单词发生的地点和次数。当我将搜索新单词(可能已经不在文本中)时，我将如何分类它，因为如果我编码搜索词，它
浏览 0修改于2019-04-22得票数 0
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我的目标是半自动地将文本分配到不同的类别。有一组用户定义的类别和每个类别的一组文本。理想的算法应该能够从人类定义的分类中学习，然后自动对新文本进行分类。
浏览 0提问于2010-08-27得票数 15
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我正试图解决一个二元分类问题。我的标签是滥用(1)和非滥用(0)。我的数据集不平衡(超过0)，我使用过抽样的少数类标签(即1)来平衡我的数据集。我也做了预处理，特征工程使用TF-以色列国防军，然后通过三个分类算法，即逻辑回归，支持向量机和决策树输入到管道数据集。0.81 0.81 0.81 496我面临的问题是某些新的辱骂性文本被视为非滥用性的
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
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我还有数以百万计的文档已经被分类。我应该使用什么算法来完成这项工作。我不需要做的很快。我需要确保算法分类正确(尽可能)。谢谢你的帮助!
浏览 4提问于2010-10-08得票数 4
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我正在尝试开发一个非常简单的程序，用于分类和分类使用各种算法的文档。我的问题是，因为我是一个初学者，我找不到好的文章或网站，简单的教程如何开始使用它。此外，我正在寻找实际的测试数据，特别是分类后的文档，这样我就可以“馈送”我的算法。感谢您的帮助。谢谢。
浏览 1修改于2011-11-25得票数 0
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这里有两个文本分类检查。prob_dist.max()
return round(prob_dist.prob("spam"), 2)
分类和
浏览 1修改于2016-06-22得票数 1
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我正在尝试按类别对一系列文本示例新闻进行分类。我有一个巨大的数据集的新闻文本与类别在数据库中。机器应该被训练并决定新闻类别。我能够序列化经过训练的模型(大约106MB，用于9个类别中3600条独特的新闻)
如何使用该模型来预测一组新的新闻文本的类别？
浏览 8修改于2018-03-08得票数 1
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我是BERT新手，尝试通过coursera课程https://www.coursera.org/projects/fine-tune-bert-tensorflow/学习BERT文本分类微调 基于本课程，我将分别使用'SGD‘和'ADAM’优化器比较BERT-12和BERT-24的文本分类性能。
浏览 12提问于2021-04-18得票数 1
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我对学习文本分类很感兴趣，对理论也很感兴趣。下一步是做事情，因此我正在寻找和研究不同的工具。一些链接指向，但是似乎更适合这个任务，但是没有人链接到这个工具。我可以使用Mallet快速训练一些分类器并对其进行测试，而使用WEKA时，在使用过滤器在以文本类别命名的地图中转换文本文件后，我遇到了标签“消失”的问题。
浏览 3提问于2011-04-10得票数 2
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我是ML的新手，我试着把文本分成两类。我的数据集是使用Tokenizer从医学文本中创建的，它是不平衡的，有572条记录用于训练，471条记录用于测试。
浏览 15修改于2019-05-10得票数 0
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我一直在尝试实现文本分类系统。它需要读取一个文本文件，并提取单词和单词的频率。到目前为止，我一直计划解析这些单词，将它们放在字典中并保存到XML文件中。我正在使用C++/CLI。
浏览 0修改于2017-05-23得票数 0
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我有一个带有大量文本数据的lucene索引，每个项目都有一个描述，我想从描述中提取更常见的单词，并根据描述生成标签来对每个项目进行分类，有没有lucene.net库可以做到这一点，或者其他任何用于文本分类的库
浏览 0提问于2012-01-25得票数 2
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