基于朴素贝叶斯分类器的情感分析

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朴素贝叶斯分类器基于词袋模型,通过词袋模型我们可识别出文本中出现的词属于积极还是消极,若这个词出现在积极的词语列表中,文本的总体分数 +1,若总体分数为正,该段文本被分类为积极,反之亦然。

由 Editor 于 2017 年 06 月 01 日 发布在 数据科学 栏目
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自然语言处理在2017年有哪些值得期待的发展?丨数据工匠简报(May. 22)

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2016 年是深度学习的大潮冲击 NLP 的一年,果实丰硕。从底层的 pos tagging, word segmentation, NER,到高级的任务比如 semantic analysis, machine translation, machine reading comprehension, QA system, natural language generation。都是全面开花,Deep learning for NLP 的架构越来越成熟。那么在 2017 年,我们又有什么样的期待呢?

由 Editor 于 2017 年 05 月 22 日 发布在 数据科学 栏目
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