Open tlyu0419 opened 4 years ago
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當我們在進行自然語言處理(NLP)中的文本分類任務時,我們常常會看到文本特徵有相當多種的處理方式,如詞頻、TF-IDF、word2vec…;而在處理完特徵後的建模階段也有相當多的機器學習與深度學習的演算法。你是不是也跟我一樣好奇這些文本特徵處理與機器學習模型各自組合在一起的時候會有怎樣的結果呢? 這篇文章將嘗試分析 5 萬篇 聯合新聞網站 的新聞,利用新聞的內文來預測新聞的類型(共 10分類),在