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作者 cansas 在 PTT [ CSSE ] 看板的留言(推文), 共22則

限定看板：CSSE

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[ CSSE ]11 留言, 推噓總分: +3

作者: KatherineM - 發表於 2013/01/31 11:27(13年前)

3^F推cansas:我研所作文件自動分類有使用Weighting的效果會比Binary的02/04 19:47

4^F→cansas:表示方式好得多就是會分的比較準如果你要混用我覺得可以02/04 19:48

5^F→cansas:試試啦不會怎樣效果不一定有時候也要看那個Feature是否02/04 19:49

6^F→cansas:本身有鑑別力02/04 19:50

[ CSSE ]6 留言, 推噓總分: +1

作者: Arim - 發表於 2011/08/26 23:07(14年前)

1^F推cansas:其實同樣的問題我用過一個超簡單的方法每次都合併最像的詞10/26 01:28

2^F→cansas:彙先兩兩都比過把最像的合起來變成一個群再重複相同方10/26 01:30

3^F→cansas:法直到剩下指定的群數就完成了10/26 01:30

4^F→cansas:相似度可以簡單定成 (A內積B)/|A|*|B| A與B為詞彙向量10/26 01:33

5^F→cansas:當然這是一個超陽春的方法有人用DP解但你是詞彙分群建議10/26 01:33

6^F→cansas:用一些分群演算法 WEKA有還很多10/26 01:34

[ CSSE ]3 留言, 推噓總分: +2

作者: linkidd2 - 發表於 2009/10/16 17:53(16年前)

1^F推cansas:中文可能要使用斷字的系統中研院好像有用了應該就跟英文10/17 02:49

2^F→cansas:的cosin similarity一樣了10/17 02:49

[ CSSE ]6 留言, 推噓總分: +2

作者: cansas - 發表於 2009/02/22 17:40(17年前)

2^F→cansas:因為沒使用一些比較著名的分類器就是在研究嘛.....02/22 17:58

[ CSSE ]18 留言, 推噓總分: +6

作者: PsMonkey - 發表於 2009/02/16 01:30(17年前)

2^F推cansas:PsMonkey 不好意思喔　我就是按到talk 不是故意的　打擾了02/16 01:53

5^F推cansas:我是從休閒聊天區　但那時候我看太快　就沒想太多直接按了02/16 01:58

7^F→cansas:我的問題是有沒有什麼方法可以從相似的資料中擷取比較02/16 02:04

8^F→cansas:重要的詞彙因為我其實是個研究生正在嘗試這方面的研究02/16 02:04

11^F推cansas:謝謝正在研究中.......02/16 02:26

18^F推cansas:我是使用Mutual Information 但效果似乎不顯著02/18 22:01

[ CSSE ]8 留言, 推噓總分: +2

作者: cansas - 發表於 2009/02/16 01:03(17年前)

6^F→cansas:其實我正在嘗試一些新方法很獨立的類別已經可以分的不錯02/16 02:14

7^F→cansas:但往往整體的準度會被幾個容易搞混的類別拉下來正在傷腦筋02/16 02:15

8^F→cansas:micklin 先生您的方法我會嘗試看看感激不盡02/16 02:17

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