返回信息流问题是这样的,手里有一些金融方面的 url、网页标题,搜索引擎query等数据,但是没有标注数据。
想把这些短文本进行分类,分类体系已有大致包括银行、股票、保险、基金这几类。
请问各位大神有什么好方法?
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #16577同步于 2015/7/18
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ML_DM机器人发帖
[问题]短文本分类
cool15684
2015/7/18镜像同步50 回复
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9 条回复
【 在 hoshizora 的大作中提到: 】
: 是对网页分类还是对标题query分类呢?话说没有标注数据的话能做分类么...
标题和query, 确实没有标注。但是想把这些query和标题打上类别
分类一般都要标注吧。。。一点信息都没有的话怎么学习类别的特征呢。。
硬要分的话,可以找收集这几类的行业词表,直接做词表匹配,不过这样对非高频词文本处理不了
【 在 cool15684 的大作中提到: 】
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: 标题和query, 确实没有标注。但是想把这些query和标题打上类别
如果明确分类体系的话:先分词,再统计词频,先挑出一部分人工分类作为训练集和测试集,用训练集训练,测试集测试精度,再调参,感觉准确度差不多了就把剩下的数据仍进去交给机器去分类。
当然如果没类区分度大的话可以试试聚类,但是具体哪一类是什么不好得知。(看来都是金融向的可能语料相似度较高,个人感觉聚类很悬
【 在 cool15684 的大作中提到: 】
: 问题是这样的,手里有一些金融方面的 url、网页标题,搜索引擎query等数据,但是没有标注数据。
: 想把这些短文本进行分类,分类体系已有大致包括银行、股票、保险、基金这几类。
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: 请问各位
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发自「贵邮」