asd【文本分析】新闻分类aaa_2493
2017-09-21
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简介：
流控流控流控流控<br />数据源:<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:读数据表,类型转换,过滤与映射,增加序号列,合并列<br />
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推荐系统：基于内容的过滤
此图像包含用户喜欢的电影的描述。根据用户喜欢的电影向用户推荐电影，需要使用这些描述得到一个数学形式，即文本应该是可测量的，然后通过与其他电影进行比较来找到相似的描述。
我们有各种电影和关于这些电影的数据。为了能够比较这些电影数据，需要对数据进行矢量化。在向量化这些描述时，必须创建所有电影描述（假设 n）和所有电影（假设 m）中的唯一词矩阵。列中有所有唯一的单词，行中有所有电影，每个单词在交叉点的电影中使用了多少。这样，文本就可以被矢量化。
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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】
文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务，文本分类任务简单来说就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动标签、评论正负识别、药物反应分类、对话分类、税种识别、来电信息自动分类、投诉分类、广告检测、敏感违法内容检测、内容安全检测、舆情分析、话题标记等各类日常或专业领域中。
文本分类任务可以根据标签类型分为**多分类（multi class）、多标签（multi label）、层次分类
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