【深度学习系列】垃圾邮件处理实战（二）
PaddlePaddle垃圾邮件处理实战（二） 前文回顾 在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类，auc为73.3%，本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类，将深度学习方法运用到文本分类中。 构建网络模型 用PaddlePaddle来构建网络模型其实很简单，首先得明确paddl…
自然语言处理4
【深度学习系列】垃圾邮件处理实战（一）
PaddlePaddle垃圾邮件处理实战（一） 背景介绍 在我们日常生活中，经常会受到各种垃圾邮件，譬如来自商家的广告、打折促销信息、澳门博彩邮件、理财推广信息等，一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件，或者对邮件进行归类，但是总会有一些漏网之鱼。 不过，自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什…
文本挖掘——特征选择
特征选择有很多方法，看了很多资料后，我总结了以下几种，以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念：DF（document frequency）指出现某个特征项的文档的频率。 步骤：1).从训练语料中统计出保函某个特征的文档频率（个数） 2).根据设定的阈值（min&max），当该特征…
python中文文本挖掘资料集合
这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站，记录一下，后期也会不定期添加： 1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A…