自然语言处理（NLP）文本分类实战_学习笔记

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自然语言处理（NLP）文本分类实战

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小风满楼 01:56

我的笔记笔记笔记，自然

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2021-11-30
小风满楼 01:35

我的笔记啊啊啊我的笔记啊啊啊我的笔记啊啊啊我的笔记啊啊啊我的笔记啊啊啊

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2021-11-30
小风满楼 01:08

我的笔记啊啊啊

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小风满楼 00:35

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小风满楼 00:23

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2021-11-30
慕桂英1504269

你是

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2021-11-01
慕数据5133711

噻。噻. ..xx t … x ，哦

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2021-10-20
慕桂英1504269

哈哈哈哈哈哈哈哈哈1111

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2021-10-25
慕桂英8051469 00:02

呢几天不知道🤷‍♀️、不过

那种习惯真的不好吃的

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2021-09-28
慕桂英8051469 00:02

里来来去去

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2021-09-28
慕桂英8051469 00:06

笔记为啥看不了呢

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2021-09-28
慕莱坞9364016 01:39

特别好

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2021-08-13
Eileen16

场景应用

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2021-08-09
遇见未来的你 05:53

夸克星8805
在自然语言处理中，若有个字典或字库里有N个单字，则每个单字可以被一个N维的one-hot向量代表。譬如若字库里仅有apple（苹果），banana（香蕉），以及pineapple（凤梨）这三个单字，则他们各自的one-hot向量可以为：
由于电脑无法理解非数字类的数据，One-hot编码可以将类别性数据转换成统一的数字格式，方便机器学习的算法进行处理及计算。而转换成固定维度的向量则方便机器学习算法进行线性代数上的计算。另外由于一个one-hot向量中，绝大部分的数字都是0，所以若使用稀疏矩阵的数据结构，则可以节省电脑内存的使用量
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2021-07-24
慕函数1095689 13:11

keras中交叉熵使用

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2021-07-23