項(xiàng)目任務(wù)深入文本進(jìn)階處理Word2Vec詞向量的訓(xùn)練論文文本相似度計(jì)算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實(shí)現(xiàn)情感分析Word2Vec詞向量的訓(xùn)練使用從某網(wǎng)站中爬取到的新聞數(shù)據(jù)，包含的特征為新聞內(nèi)容和新聞?lì)悇e。新聞內(nèi)容新聞?lì)悇e昨天下午，廣州市政府常務(wù)會(huì)議審議通過《廣州市綜合交通發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃》。“十……旅游昨天開始進(jìn)入“黃金周”旅游昨天，微博博主“小5啊”發(fā)起了一個(gè)征集——教育昨日，省教育考試院發(fā)布了《關(guān)于廣東省2016年普通高等學(xué)校招生專業(yè)目錄更正及增補(bǔ)的通……教育最新消息：喜大普奔！國(guó)務(wù)院日前批復(fù)同意將惠州市列為國(guó)家歷史文化名城啦！繼廣州、潮州……旅游……Word2Vec詞向量的訓(xùn)練對(duì)Word2Vec模型進(jìn)行訓(xùn)練的基本流程。1讀取文本數(shù)據(jù)2對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理3使用Word2Vec模型輸出Word2Vec詞向量的訓(xùn)練使用到gensim.models中的Word2Vec函數(shù)訓(xùn)練詞向量。參數(shù)名稱參數(shù)說明sentences接收list，表示訓(xùn)練模型的文本數(shù)據(jù)。無默認(rèn)值sg接收int，表示訓(xùn)練算法的選擇，0表示使用CBOW算法，1表示使用Skip-Gram算法。默認(rèn)為0size接收int，表示詞向量的維度，較大的size值可以提高模型的準(zhǔn)確性，但也可能導(dǎo)致更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間和更多的內(nèi)存占用。默認(rèn)為100window接收int，表示上下文窗口大小，即在訓(xùn)練過程中，一個(gè)詞與其前后多少個(gè)詞共同出現(xiàn)的次數(shù)會(huì)被考慮，較大的窗口值可以捕捉到更遠(yuǎn)的詞匯關(guān)系。默認(rèn)為5min_count接收int，表示詞頻閾值，小于該值的單詞將被丟棄。默認(rèn)為5workers接收int，表示并行計(jì)算時(shí)的線程數(shù)。默認(rèn)為3Word2Vec詞向量的訓(xùn)練論文文本相似度計(jì)算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實(shí)現(xiàn)情感分析論文文本相似度計(jì)算基于文本相似度計(jì)算的方法，用于比較兩篇中文論文之間的相似度。計(jì)算相似度04文本向量化03中文分詞02從PDF中提取文本01Word2Vec詞向量的訓(xùn)練論文文本相似度計(jì)算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實(shí)現(xiàn)情感分析文本依存句法分析基本流程Word2Vec詞向量的訓(xùn)練論文文本相似度計(jì)算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實(shí)現(xiàn)情感分析垃圾短信分類基本流程1數(shù)據(jù)預(yù)處理2特征工程3模型訓(xùn)練4模型評(píng)估數(shù)據(jù)預(yù)處理需要經(jīng)過加載停用詞表、加載數(shù)據(jù)集、中文分詞和去除停用詞的步驟。特征工程需要經(jīng)過初始化TF-IDF向量化器、對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理、獲取文本標(biāo)簽的步驟，從中提取出最能代表數(shù)據(jù)特征的信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程模型訓(xùn)練MultinomialNB函數(shù)的常用參數(shù)說明參數(shù)名稱參數(shù)說明alpha接收float，表示平滑參數(shù)，用于避免概率為0的情況，通常取值在0~1之間。默認(rèn)為1.0fit_prior接收bool，表示是否學(xué)習(xí)類的先驗(yàn)概率。默認(rèn)為Trueclass_prior接收numpy數(shù)組，表示類的先驗(yàn)概率，若指定，則不根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算先驗(yàn)概率。默認(rèn)為None模型評(píng)估accuracy_score函數(shù)的常用參數(shù)說明參數(shù)名稱