classification
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如何构建一个模型来区分有关 Apple (Inc.) 的推文和有关 Apple (水果) 的推文? 请参阅下面的50条关于“苹果”的推文。我已经手工标记了关于苹果公司的积极匹配。它们在下面标记为 1。 以下是几行: 以下是总数据集:)。
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Lucene:异常 - 查询解析器在“某个单词”之后遇到<EOF> 我正在研究一个分类问题,根据使用Lucene API的训练数据将产品评论分类为正面,负面或中性。 我正在使用一个 ArrayList of Review 对象 - “reviewList”,它在抓取网页时存储每个评审的属性。 然后
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用胭砜烯提取 tf-idf 向量 我使用lucene索引了一组文档。我还为每个文档内容存储了 DocumentTermVector。我写了一个程序,并为每个文档获取了术语频率向量,但是如何获得每个文档的tf-idf向量? 以下是我的代码,用于在每
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weka.core.UnassignedDatasetException 在创建未标记的实例时 我使用一些手动创建的训练数据训练了IBK分类器,如下所示: 看起来我在创建新实例时做错了什么。如何准确地创建未标记的实例? 提前致谢
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