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tensorflow在文本处理中的使用——Doc2Vec情感分析

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 在word2vec的方法中,处理的是单词之间的上下文关系,但是没有考虑单词和单词所在文档之间的关系 word2vec方法的拓…

tensorflow在文本处理中的使用——CBOW词嵌入模型

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz CBOW概念图: 步骤如下: 必要包 声明模型参数 读取数据集 创建单词字典,转换句子列表为单词索引列表 生成批量数据 构建…

tensorflow在文本处理中的使用——skip-gram模型

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据来源:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 理解互相关联的单词:king - man + woman = queen 如果已知man和woman语义相关联,那我们可…

tensorflow在文本处理中的使用——Word2Vec预测

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 问题:加载和使用预训练的嵌套,并使用这些单词嵌套进行情感分析,通过训练线性逻辑回归模型来预测电影的好坏 步骤如下: 必要包…

tensorflow在文本处理中的使用——TF-IDF算法

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“tfidf”来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:未考虑单词顺序 TF-IDF:TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency). TF表示词条在文档d中出现的频率. IDF的主要思想是:如果包…

tensorflow在文本处理中的使用——词袋

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“词袋”嵌入来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:不考虑相关单词顺序特征,长文本的处理困难 步骤如下: step1:导入需要的包 step2:准备数据集 step3:选择参数(每个文本保留多少单词数,最低词频是多少) step4:构建词袋 step5:分割数据集…

tensorflow在文本处理中的使用——辅助函数

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 在讲述skip-gram,CBOW,Word2Vec,Doc2Vec模型时需要复用的函数 加载数据函数 归一化文本函数 生成词汇表函数 生成单词索引表 生成批量数据函数 加载数据函数 # Load the movie review data # Check if data was dow…

tensorflow在文本处理中的使用——skip-gram & CBOW原理总结

摘自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 先看下列三篇,再理解此篇会更容易些(个人意见) skip-gram,CBOW,Word2Vec 词向量基础 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1.比如我们有下面的5个词组成的词汇表,词"Queen&q…

TensorFlow实现文本情感分析详解

http://c.biancheng.net/view/1938.html 前面我们介绍了如何将卷积网络应用于图像.本节将把相似的想法应用于文本. 文本和图像有什么共同之处?乍一看很少.但是,如果将句子或文档表示为矩阵,则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别. 接下来的问题是,如何能够将文本表示为矩阵?好吧,这很简单:矩阵的每一行都是一个表示文本的向量.当然,现在需要定义一个基本单位.一个简单方法是将基本单位表示为字符.另一种做法是将一个单词看作基本单位,将相似的单词聚合在一起,然后…

jQuery文本框中的事件应用

jQuery文本框中的事件应用 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jquer…