【NLP自然语言处理】文本特征处理与数据增强
学习目标 了解文本特征处理的作用.掌握实现常见的文本特征处理的具体方法 掌握实现常见的文本数据增强的具体方法 掌握常见的文本数据增强方法: 回译数据增强法 什么是n-gram特征 给定一段文本序列, 其中n个词或字的相邻共现特征即n-gram特征, 常用的n-gram特征是bi-gram和tri-gram特征,...
"modelscope中有类似SiameseUniNLU通用自然语言理解特征抽取的模型吗？ "
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在NLP中结合文本和数字特征进行机器学习
应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如，当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时，在考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。您不会仅仅根据新闻情绪来预测股价的波动，而是会利用它来补充基于经济指标和历史价格的模型。这篇文章展示了如何在scikit-learn（对于Tfidf）和pytorch（对于LSTM / BERT）中组合....
NLP：利用DictVectorizer对使用字典存储的数据进行特征抽取与向量化
输出结果实现代码#定义一组字典列表，用来表示多个数据样本(每个字典代表一个数据样本)from sklearn.feature_extraction import DictVectorizermeasurements = [{'city': 'Shang Hai', 'temperature': 33.}, {'city': 'Bei Jing', 'temperature': 12.}, {'c....
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