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onehot分类r语言用什么编译器?-创新互联

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译器?

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当计算机进行计算时,他们不能直接处理文本,所以他们需要将文本转换成向量。文本和向量是一一对应的,类似于人们的身份证号码。Onehot编码是一种文本矢量化,但它失去了文本的意义,只是一个身份标记。TF-IDF还可以实现词向量,增加了文本的统计特征,如词频和逆文档词频。应用广泛,效果良好。最流行的word2vec模型保留了大部分语义特征,成为自然语言处理的标准工具。近年来,研究的热点是Bert模型,它也是一种文字矢量化。这些词向量模型往往成为其他模型的输入端口,如命名实体识别模型word2vec-billistm-CRF和Bert-billistm-CRF。

Juba是一个中文自然语言处理(NLP)工具包,实现了词向量、文档向量、词相似度、文档相似度、文本生成、时间序列拟合和中文命名实体识别等功能。https://github.com/lihanju/juba

Juba的命名实体识别模型使用BertbillistmCRF,所以我们可以尝试一下。


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