nlp

    2熱

    1答えて

    Naive Bayes nltk pythonで最も有益な機能の割合はどのように計算されますか？私たちは、以下のコマンドを実行したときに

    我々は通常、次のような結果を得る： - classifier.show_most_informative_features(10) 結果： Most Informative Features outstanding = 1 pos : neg = 13.9 : 1.0 insulting = 1 neg : pos = 13.7 : 1.0
    python nlp nltk logistic-regression 2017-10-30

    1熱

    1答えて

    Twitterの感情分析に場所を追加する

    私はtwitterの感情分析ツールを構築しようとしており、NYCの10マイル以内につぶやきを探すジオロケーションを追加したいと考えています。これはどうすればいいですか？私はURLの最後に位置を追加しようとしましたが、うまく機能しませんでした。ここで は、私がこれまで持っているコードです：ここでは import oauth2 as oauth import urllib2 as urllib
    python twitter nlp 2017-10-30

    0熱

    1答えて

    カスタムWord2Vecを使用して、技術的な質問間の意味的類似性を見つけることができますか？

    "SIF Embeddings"を適用してGoogleニュースベクターを使用して、 "男の子はサッカーをしています"と "子供はサッカーをしています"のような2つの文章の類似性を得ることができます。 私のような技術的なもの2つの文の類似取得したいと思い、「抽象クラスは何を？」 "クラスとは何ですか？" 類似性を得るためにGoogleニュースのベクターを使用しましたが、うまく機能しませんでした。 ト
    python nlp semantics word2vec 2017-10-31

    1熱

    3答えて

    Keras - 確率ではなく正規化されていないログを取得する方法

    私はKerasでモデルを作成していて、独自のメトリック（perplexity）を計算したいと思っています。これには、非正規化確率/ロジットを使用する必要があります。しかし、kerasモデルは、ソフトマックスprobabiltiesを返す： model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(n_hi
    nlp keras 2017-10-31

    1熱

    1答えて

    センチメント分析のための最善の前処理テクニックは何ですか？

    クラスAとクラスBの2つのクラスにレビューのデータセットを分類しようとしています。私はLightGBMを使って分類しています。 クラシファイアのパラメータを何度も変更しましたが、結果に大きな違いはありません。 問題は前処理ステップにあると思います。前処理のために以下のような関数を定義しました。私はStemmingを使用し、stopwordsを削除しました。私は何が欠けているのか分からない。私はLa
    machine-learning nlp sentiment-analysis lightgbm 2017-10-31

    1熱

    1答えて

    Spacy Japanese Tokenizer

    Spacyの日本語トークナイザを使用しようとしています。 import spacy Question= 'すぺいんへ いきました。' nlp(Question.decode('utf8')) 私は以下のエラーを取得しています、 TypeError: Expected unicode, got spacy.tokens.token.Token この問題を解決する方法上の任意のアイデア？ あり
    python nlp spacy japanese 2017-11-01

    1熱

    1答えて

    Rライブラリ（tm）でどうすればNGRAMSの出力に下線を付けます

    以下は、私がテキストデータからバイグラムを作成する私のコードです。私が得ている出力は、モデルの変数としてこれらを使用できるように、フィールド名にアンダースコアが必要であることを除いては問題ありません。ここで text<- c("Since I love to travel, this is what I rely on every time.", "I got the rewards
    r nlp tm text-analysis 2017-11-01

    2熱

    1答えて

    言葉の意味的な意味的距離

    単語の多くの恋人（少なくとも数百）の間の構造的/階層的な意味的距離のためのラベル付けされたデータ（人間の判断）が必要です。 たとえば、d（コンピュータ、テレビ）< d（ラジオ、テレビ）< d（食器洗い機、テレビ）。 各ノードがカテゴリ（「電気装置」、「画面あり」など）である樹状図またはツリー内のすべての単語を編成し、単語が葉にある場合、数字は数字1つの単語から別の単語に移動する必要があるステップ（
    nlp dataset semantics hierarchical-data 2017-11-01

    1熱

    1答えて

    スタンフォードCoreNLPサポートされていない言語での依存関係パーサーの使用

    CoreNLPのNNベースの依存パーサーをトルコ語で訓練しようとしています。私は以下のコマンドをパーサーのドキュメントで見つけました。 Train a parser with CoNLL treebank data: java edu.stanford.nlp.parser.nndep.DependencyParser -trainFile trainPath -devFile devPath
    nlp stanford-nlp dependency-parsing 2017-11-02

    1熱

    1答えて

    Word2Vec埋め込みとH2O R上のCNN例

    H2O DeepWater R版のテキスト分類にword2vecとcnnを使用するためにrサンプルコードを提供できるかどうかは疑問ですか？私はすでに私のword2vecword embedding語彙ルックアップテーブルと文書のワードベクトル行列を訓練するh2orバージョンのパッケージを使用していたいずれかmexnetRまたはh2o deep water r に非常に非常に少数のドキュメントがあり
    r nlp word2vec h2o mxnet 2017-11-03
最新の質問