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TextRank是一种自动文本摘要的方法。许多人将其归类为“无监督”方法。我想知道这是否意味着TextRank被归类为一种无监督的机器学习技术。
浏览 2提问于2017-05-29得票数 1
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我有用户的问题，我想要自动分类，而不是手动标记他们。什么样的深度学习方法才能更好地从文本中进行文本分类(如此无监督)。
这些算法必须依赖于字嵌入吗？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 0
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我有多语言文本，其中包含一条被翻译成几种语言的消息。例如：Russian message命令不准确。我想设计一种有监督/无监督的学习算法来自动进行分割，并提取每个翻译，以建立一个并行的数据语料库。
你能提出一些文件/方法吗？我无法获得适当的关键字谷歌。
浏览 2修改于2014-04-11得票数 1
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我在gensim，find text，sklearn上检查了无监督聚类，但没有找到任何文档，在这些文档中，我可以使用无监督学习对文本数据进行聚类，而不是提到要识别的聚类数量
例如，在sklearn KMneans在我的例子中，我有文本，它应该自动识别其中的聚类数量，并对文本进行聚类。任何参考文章或链接非常感谢。
浏览 0修改于2018-09-21得票数 0
我尝试了各种方法从project Gutenberg文本中剥离许可证，以用作语言学习项目的语料库，但我似乎想不出一个无监督的、可靠的方法。到目前为止，我想出的最好的启发式方法是剥离前28行和最后398行，这适用于大量文本。任何关于如何自动剥离文本的建议(这对于许多文本非常相似，但在每种情况下都略有不同，以及一些不同的模板)，以及如何验证文本是否已被准确剥离的建议，都将非常有用。
浏览 0修改于2011-04-14得票数 20
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我想对文本做类似的操作。我想创建包含相似文本的自动聚类。例如，cluster-1可以包含代表职业母亲的所有文本，cluster-2可以包含代表人们谈论食物等内容的所有文本。我知道这必须是无监督的学习。我还检查了google的tensorflow，看看是否可以从中获得一些东西，但在它的文档中没有找到任何与文本聚类相关的内容。
浏览 1提问于2018-06-11得票数 0
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我想为1GB大小的文本数据创建一个无监督的fastText模型。我正在使用fastText命令行工具来实现模型培训过程。Progress: 97.5% words/sec/thread: 87224 lr: 0.001260 avg.loss: 0.089536 ETA: 0h 4m 9s只是出于兴趣，我能不能用单词图让我的模型在无监督的学习环境中学习得更好？
浏览 1提问于2021-07-21得票数 1
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我想实现一个文本摘要系统。我已经尝试了一种抽象的方法，现在我正在尝试一种抽象化的方法。目前的采掘方法(Textrank，Lexrank等)并没有提供最佳的性能。有人建议我把它当作一项无监督的学习任务，使用自动编码器/RBM或K均值或任何其他无监督学习算法将句子归类为重要的或不重要的。这样的事可行吗？
浏览 0修改于2017-06-30得票数 2
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注意，我主要处理文本数据(NLP问题)。
无监督分类(问题:在封闭域问题上不太有效，因为大多数无监督模型要么是统计性的，提供了公正的准确性，要么是不合适的，或者接受了公共领域数据的培训)。强化学习(问题:现实世界的NLP数据并没有贴上标签，不像一辆自动驾驶的汽车，在那里反馈是即时的)
浏览 0修改于2020-08-06得票数 1
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我希望在一个数据集上使用一个无监督的聚类，其中每个观察都有一个文本和非文本特性的混合。使用自动编码器(还是嵌入？)为什么主题模型(在我的经验中)不常见于非文本数据？这仅仅是他们的名字/原始应用程序的遗物，还是有更基本的东西？
谢谢!
浏览 0提问于2019-12-09得票数 0
我正试图为文本类型的传输问题建立一个编解码模型。问题是我在这两种样式之间没有并行数据，所以我需要在一个无监督的环境中训练模型。
我见过的一些文章使用自动编码器分别训练编码器和解码器组件。通过将问题设置为自动编码器，他们可以通过将目标序列(等于输入序列)传递到解码器中来训练解码器。(以下是一些例子，https://arxiv.org/pdf/1711.06861.pdf，https://arxiv.org/pdf/1804.04
浏览 0提问于2018-07-07得票数 2
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让我们假设：Doc No: 2,4,9 - Belongs to Type BDoc No, 6,11 - Belongs to No one
现在，让我们假设我有新来的文件- 11,12,13 ..依此类推，我想知道它们属于哪种类型(A、B、C或无)，这是基于该类型中现有文档的文本相似性我是否应该创建自己的数据集，并将其视为一个受监督的问题？
浏览 0修改于2020-12-15得票数 2
我没有那么先进的NLP/文本挖掘技术，可以在生产中实现，所以我在这里寻找一些关于我的想法的意见：StanfordNLPBuild 使用一个普通的NLP库，这是一个典型的预处理管道备选方案c)：无监督学习(选项c)是我最喜欢的，也是技术上最有趣的选项，但我刚刚开始阅读这个主题我对此有一些想法：
如何将自动编码器指向我特别感兴趣的信息？--我读到
浏览 3修改于2020-06-20得票数 0
其想法是：
这将是我的第一个机器学习项目(作为一个概念的证明)，因此，任何意见将非常感谢。我发现的最大问题是，我想要制作一个无监督培训，并且我需要一个样本数据集来进行培训。
问题:是否有任何已知的论坛情绪数据可用于无监督的培训？
浏览 0提问于2018-10-17得票数 0
对于在Vim中自动生成纯文本文件(.txt或无扩展名)中的目录，有什么方法/建议吗？其中(为方便起见)标头可以采用markdown语法：
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit
浏览 8提问于2018-07-16得票数 1
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有时候，来自远程服务器的HTTP响应包含具有零值的内容长度标头，但仍然返回HTTP 。HTTP/1.1 200正常缓存-控制:无缓存，无存储内容长度:0(HTTP车身)
浏览 1修改于2013-09-30得票数 1
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Im提出了一个独特的文本分类问题。到目前为止，我的思维过程：
TF-国防军将派上用场，因为匹配词的频率极低(因此任何匹配都是非常有价值的)。非监督聚类技术(如K均值)可能很有用，但在这个空间中存在着继承的K均值选择问题。例如，如果我们有1,000种描述，而只有10种描述(5组2种描述)应该彼此聚在一起(留下9,990种独特的描述)，那么我们需要9
浏览 0修改于2019-11-21得票数 1
常见的示例包括图像、音频和文本数据，但也可以轻松地包含具有数百万属性的表格数据。
特征提取是将这些类型的观测数据的维数自动降为一个可以建模的小得多的集合的过程。对于表格数据，这可能包括投影方法，如主成分分析和无监督聚类方法。对于图像数据，这可能包括线或边缘检测。根据领域的不同，图像、视频和音频的观测结果也适用于许多相同类型的DSP方法。
浏览 0修改于2017-10-31得票数 3
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我需要摆脱签名，标题，最重要的是，自动附加法律/安全免责声明。我一直在做一些研究，到目前为止，我已经看到了两种有监督的学习方法来解决这个问题--一种是在行流上使用多标签顺序学习器；另一种是使用多个二进制支持向量机来查找打开/关闭特定类型文本块(签名、标头等)的行。我读过的文章提出了一个集模式匹配和一些一般文本处理(例如:行长、起始字符)为一体的功能。似乎不清楚这些人是如何制定这些特定的数据编码规则的。
浏览 0提问于2018-07-27得票数 2
寻找简单的解决方案，将两个数字相加，每个数字来自一个高级文本框，并且不是整数形式，并显示在“渐进式分数”文本框旁边的第三个文本框中。例如，数字"1“出现在文本框中，然后数字"4”在下一个文本框中显示累进总和为5。谢谢。 已尝试整数解析，但未成功。需要获取数字(未格式化，即从TV和TV2到TV3的"0“ String s9; int n9</em
浏览 23提问于2019-04-26得票数 0
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