朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。优势在于简单高效,训练过程很快,且适用于文本分类任务,对高维度的数据能够很好的处理词汇的稀疏性,且对小规模数据集上有较好的表现。 而深度学习算法更聚焦在短文本的分类上,更贴合针对产品名称分类的模式,其中深度学习模型包括:TextCNN和FastText。TextCNN是一个使用卷积神经网络架构的文本分类模型。...
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。优势在于简单高效,训练过程很快,且适用于文本分类任务,对高维度的数据能够很好的处理词汇的稀疏性,且对小规模数据集上有较好的表现。 而深度学习算法更聚焦在短文本的分类上,更贴合针对产品名称分类的模式,其中深度学习模型包括:TextCNN和FastText。TextCNN是一个使用卷积神经网络架构的文本分类模型。...
自然语言处理信息提取模型的设计 NLP框架有多个组成部分:词典构建、符号化、单词嵌入、图构建,以及使用LSTM架构的句子分类。 词典构建 我们通过阅读训练数据中的句子,并选择临床相关单词以用于查询-答案模型构建来生成词典。词典的关键词由我们的医生策划,并使用中文医学词典生成。接下来,根据医生的临床知识和经验,以及专家共识修订词典中的错误。迭代运行程序,直到找不到现有疾病和体检的新的概念为止。...
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