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  • 一般文本分类思路

    • 思路1:TF-IDF + 机器学习分类器

    直接使用TF-IDF对文本提取特征,并使用分类器进行分类。在分类器的选择上,可以使用SVM、LR、或者XGBoost。

    • 思路2:FastText

    FastText是入门款的词向量,利用Facebook提供的FastText工具,可以快速构建出分类器。

    • 思路3:WordVec + 深度学习分类器

    WordVec是进阶款的词向量,并通过构建深度学习分类完成分类。深度学习分类的网络结构可以选择TextCNN、TextRNN或者BiLSTM。

    • 思路4:Bert词向量

    Bert是高配款的词向量,具有强大的建模学习能力。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hrnn/p/13507859.html
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