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上海交通大学_聚类分析_训练效果_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

上海交通大学_聚类分析_训练效果_中国AI数据

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ensorFlow变得容易,这将导致相同的句子向量。 还值得注意的是,这些向量的长度等于我们选择的词汇量。通常会选择非常大的词汇,因此这些句子向量可能非常稀疏。我们在本简介中介绍的这种嵌入方式称为词袋。我们将在下一部分中实现它。 另一个缺点是单词is和TensorFlow具有相同的数字索引值1。我们可以想象到,单词TensorFlow的重要性可能不如单词TensorFlow重要。 在本章中,我们将探索尝试解决这些想法的各种类型的嵌入,但是首先我们从词组的实现开始。 WQrking手提袋Qf WQrdS 我们首先展示如何处理TensorFlow中嵌入的一袋单词。此映射是我们在简介中介绍的。在这里,我们展示了如何使用这种类型的嵌入来进行垃圾邮件预测。 做好准备 为了说明如何在文本数据集中使用单词袋,我们将使用UCI机器学习数据存储库中的垃圾邮件电话文本数据库(https://archive.ics.uci。edu / ml / datasets / SMS + Spam +集合)。这是垃圾短信或非垃圾短信(火腿)的电话短信的集合。我们将下载此数据,将其存储以备将来使用,然后继
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