澳门威斯尼斯人手机版用机器学习怎样鉴别不可

原标题:用机器学习怎样鉴别不可描述的网站

本章知识点:中文分词,向量空间模型,TF-IDF方法,文本分类算法和评价指标
使用的算法:朴素的贝叶斯算法,KNN最近邻算法
python库:jieba分词,Scikit-Learning
本章目标:实现小型的文本分类系统
本章主要讲解文本分类的整体流程和相关算法

 转自:

(转 )十分钟学习自然语言处理概述

作者:白宁超

2016年9月23日00:24:12

摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛。笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述。关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理。(本文原创,转载注明出处十分钟学习自然语言处理概述  )

最近学习了自然语言处理的朴素贝叶斯方法,下面是我对朴素贝叶斯方法的理解。下面是本文的结构:

全文大约3500字。读完可能需要下面这首歌的时间


首先什么是中文分词stop word?

1 什么是文本挖掘?

文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有:文档聚类、文档分类和摘要抽取。

1、贝叶斯公式的介绍

前两天教师节,人工智能头条的某个精神股东粉群里,大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。

2.1 文本挖掘和文本分类的概念

1,文本挖掘:指从大量的文本数据中抽取事先未知的,可理解的,最终可使用的知识的过程,同时运用这些知识更好的组织信息以便将来参考。
简言之,就是从非结构化的文本中寻找知识的过程
2,文本挖掘的细分领域:搜索和信息检索(IR),文本聚类,文本分类,Web挖掘,信息抽取(IE),自然语言处理(NLP),概念提取。
3,文本分类:为用户给出的每个文档找到所属的正确类别
4,文本分类的应用:文本检索,垃圾邮件过滤,网页分层目录自动生成元数据,题材检测
5,文本分类的方法:一是基于模式系统,二是分类模型


英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如,英文句子I am a student,用中文则为:“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词,但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。我是一个学生,分词的结果是:我 是 一个 学生。

2 什么是自然语言处理?

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。
自然语言处理原理:形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化
语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。

2、通过垃圾邮件的识别理解朴素贝叶斯方法的应用

很多人表示,他们的硬盘里,至今还保留着当时她们上课时候的视频。有一些现在网站上已经很难找到了,于是大家又纷纷开始互相交流跟随这些老师学习实践的心得体会。

2.2 文本分类项目

其次中文分词和搜索引擎关系与影响!

3 常用中文分词?

中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔,因此很多时候中文文本操作都涉及切词,这里整理了一些中文分词工具。
Stanford(直接使用CRF 的方法,特征窗口为5。) 

汉语分词工具(个人推荐)

哈工大语言云

庖丁解牛分词

盘古分词  ICTCLAS(中科院)汉语词法分析系统 

IKAnalyzer(Luence项目下,基于java的) 

FudanNLP(复旦大学)

3、使用朴素贝叶斯时其他的一些处理方法

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中文语言的文本分类技术和流程:

1)预处理:去除文本的噪声信息:HTML标签,文本格式转换
2)中文分词:使用中文分词器为文本分词,并去除停用词
3)构建词向量空间:统计文本词频,生成文本的词向量空间
4 ) 权重策略--TF-IDF方法:使用TF-IDF发现特征词,并抽取为反映文档主题的特征
5)分类器:使用算法训练分类器
6)评价分类结果:分类器的测试结果分析

中文分词到底对搜索引擎有多大影响?对于搜索引擎来说,最重要的并不是找到所有结果,因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义,没有人能看得完,最重要的是把最相关的结果排在最前面,这也称为相关度排序。中文分词的准确与否,常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。笔者最近替朋友找一些关于日本和服的资料,在搜索引擎上输入“和服”,得到的结果就发现了很多问题。

4 词性标注方法?句法分析方法?

原理描述:标注一篇文章中的句子,即语句标注,使用标注方法BIO标注。则观察序列X就是一个语料库(此处假设一篇文章,x代表文章中的每一句,X是x的集合),标识序列Y是BIO,即对应X序列的识别,从而可以根据条件概率P(标注|句子),推测出正确的句子标注。  

显然,这里针对的是序列状态,即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型,CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。   用过CRF的都知道,CRF是一个序列标注模型,指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。一般通过,在词的左右开一个小窗口,根据窗口里面的词,和待标注词语来实现特征模板的提取。最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。

4、朴素贝叶斯在实际工程中的tricks

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