[問題] word2vec分類

看板Python作者 (raibowsugar)時間7年前 (2017/04/19 12:14), 7年前編輯推噓4(4推 0噓 4→)
留言8則, 3人參與, 最新討論串1/1
各位版友好 目前在做一個利用facebook取得使用者按讚粉絲團的類別 依據類別來比對哪些人興趣相似 目前的想法是使用word2vec做出來的model 去找出人每一個按讚類別的向量位置 利用類聚去給予一個新的向量作為他的特徵值，最後在進行比對 但是一直找不到適合使用的語法，不知道有沒有人做過類似的專案，能給予我一點意見 現在嘗試的是使用tf-idf，來找到特徵向量，進而運算 ----- Sent from JPTT on my HTC_D10i. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.231.156.28 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1492575246.A.6C6.html ※ 編輯: weiit321 (122.116.253.188), 04/19/2017 12:21:54
推
04/19 17:39, , 1F
如果是根據內文的話，利用word2vec將字彙maping到 vector
04/19 17:39, 1F
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04/19 17:39, , 2F
沒錯，但你還需要RNN來做為classifier
04/19 17:39, 2F
推
04/19 17:42, , 3F
tf-idf也ok，不過 tfidf對較長的文章比較不好，我記得LDA
04/19 17:42, 3F
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04/19 17:42, , 4F
就沒有這個問題
04/19 17:42, 4F
推
04/19 17:44, , 5F
不過我想就直接用 deep learning （word2vec+RNN）就好了
04/19 17:44, 5F
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04/19 17:44, , 6F
，邊try邊做
04/19 17:44, 6F
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04/19 22:28, , 7F
謝謝k大，我會在去研究一下Rnn
04/19 22:28, 7F
推
04/20 09:48, , 8F
我建議從collaboration-based去做
04/20 09:48, 8F
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