어편 텍스트 분류, 텍스트 분류는 흔히 볼 수 있는 유형이며, 읽을 때 어느 정도의 기교를 익혀야 읽기 수준을 빠르게 높일 수 있다. 다음은 내가 당신을 위해 정리한 설명문 분류에 관한 정보입니다. 한번 봅시다!
토론 텍스트 분류 1
1, 질문으로 시작
문장 설명, 분석, 소개의 내용을 정확하게 이해하기 위해 저자가 왜 이렇게 하는지, 중심적인 의미, 어떻게 표현하고 쓰는지, 그리고 표시를 잘 해 마음속에 수를 세어야 한다. 이를 바탕으로 효율적인 독서를 개발하는 데 도움이 되는 많은 질문을 할 수 있습니다. 다음과 같은 질문을 설계할 수 있다면 ：
1. 본문의 주제나 원인은 무엇입니까?
저자의 기본 입장, 관점, 감정, 태도는 무엇입니까?
3. 이 문장 배치는 어떤 순서로 해야 합니까? 그 단락 사이의 관계는 무엇입니까?
4. 글쓰기에서 주로 어떤 수단과 재료로 사상을 부각시킵니까?
2, 전체적으로 파악
1. 먼저 제목을 보고 내용을 예측합니다.
문장 제목에는 몇 가지 논점과 몇 가지 화제가 있다. 문장 읽기 전에 제목에 따라 문장 내용을 예측할 수 있다. 문장 읽기 과정에서 예측을 증명하든 뒤엎든 문장 전체의 의미를 파악하는 데 도움이 된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 독서, 독서, 독서, 독서, 독서, 독서, 독서, 독서)
2. 빨리 읽고 중심 사상을 파악하십시오.
초독의 목적은 본문의 기본 내용을 이해하고, 다음 단계의 정보 비교와 선별을 위한 좋은 기초를 마련하는 것이다. 예를 들면 중심 논점과 주요 논점을 이해하는 것이다. 책을 읽을 때는 좀 더 빠른 속도로 문장 시작과 끝 또는 첫 단락의 끝에서 자신의 관점을 표현하는 문장에 초점을 맞춰야 하며, 예가 있는 단어들은 쓸어버릴 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 독서명언)
3. 단락별로 읽고, 자세히 빗어라
일반적인 의논문은 토론의 대상이 역사현상이든 문학현상이든 모두 의논문의 큰 범주에 속하며 의논문 문체구조의 요구에 부합한다. 읽을 때, 하나의 관점을 그려서 두 가지 재료를 표시할 수 있다. 이렇게 재료는 재료이고, 관점은 관점이다. 공간 위치에서 자료가 어떤 관점에 속하는지 알 수 있다.
3. 다중 각도 작업
수능시험은 일반 논술을 읽는 논리적 사고능력에 중점을 두고 있다. 주로 수험생들이 어학 학습 방법과 법칙을 이용하여 언어 정보를 포착하고, 수험생들에게 관련 과학기술 지식을 전면적으로, 체계적으로, 철저히 이해하도록 요구하는 것이 아니라, 전문지식 이해의 관점에서가 아니다. 일반적인 논술의 읽기와 문제 해결에 대해서는 상응하는 독서 문제 해결 방법을 사용해야 한다.
1, 범주 구분-범주
우선 문장 범주를 분명히 해야 하는데, 역사문화류, 문학예술류, 교육윤리류입니다. 문장 종류에 따라 주제가 다릅니다. 원본을 식별하면 기억을 불러일으키고, 지식비축을 동원하며, 문장 구체적 내용에 빠르게 진입하는 데 도움이 된다.
2. 일반화 강화-논증
일반적으로, 어편 문장 독서는 종종 내용의 요점을 요약하는 관점에서 제기해야 한다. 문장 부분 내용 포인트의 총결산과 전체 텍스트의 총결산이 모두 있다. 평소에 문장 중에서 문장을 찾아 귀납하는 능력 훈련을 강화해야 한다.
자료 수집-주장
글의 자료 논거 수집에 각별히 주의해야 한다. 어떤 것은 자신의 관점을 증명하는 데 쓰이고, 어떤 것은 다른 사람의 관점을 반박하는 데 쓰이고, 어떤 것은 어떤 관점을 표현하는 데 쓰이고, 어떤 것은 긍정적이고, 어떤 것은 부정적이고, 어떤 것은 긍정적이고, 어떤 것은 부정적이다. 이것들은 구별해야 한다.
4, 기술에주의를 기울이십시오--논증
일반적으로, 문장 배치와 수사의 기교는 주로 이치를 위한 것이다. 감상할 때' 원인' 에서 벗어나 고립된 분석을 하지 마라. 논증 방법에서는 인용, 예, 비교에 중점을 두어야 한다.
토론 텍스트 분류 2 1, 개요
텍스트 분류는 자연어 처리에서 매우 중요한 모듈입니다. 또한 NLP 작업에서 비교적 기본적인 모듈입니다. 감정 분석, 뉴스 분류, 스팸 필터링 등 여러 분야에 적용될 수 있습니다. 응용이 매우 광범위하다. 현재 텍스트 분류는 전통적인 방법과 심화 학습 방법으로 나뉜다. 심도 있는 학습에서 텍스트 분류는 감독과 무감독을 가질 수 있다. 그러나 어쨌든 텍스트 분류는 결국 수학 집합의 분류 문제에 속해야 합니다.
다중 분류 문제 및 F 함수가 됩니다. F 분류기 또는 텍스트 분류 모델이라고 합니다. 분류기의 발전에 따라 텍스트 분류의 발전은 일반적으로 1, 기존 방법 단계 2 와 심도 있는 학습 단계의 두 단계로 나눌 수 있습니다.
이 문서에서는 선행 분류 시스템, 데이터 엔지니어링 및 모델, 테스트 등 텍스트 분류 개발 프로세스의 몇 가지 주요 모듈에 대해 설명합니다. 이 기사는 주로 프로젝트에서 직면 한 몇 가지 문제를 설명합니다.
2. 분류 체계를 결정합니다.
사실 분류 초기에는 데이터 처리와 특징 선택 외에 먼저 분류 체계를 이해해야 한다. 분류 유형 및 분류 체계를 결정하는 것이 임무를 완수하는 열쇠입니다. 몇 가지 간단한 분류라면 문제없다. 그러나 일단 많은 범주가 있으면 누가 어느 범주에 속해야 하는지 말하기 어렵다. 좋은 분류 시스템을 결정하려면 다음 사항을 명확히해야합니다.
1. 범주 간에 중복이 있습니까? 경계가 명확합니까?
2. 범주 간에 상하 관계가 있습니까?
3. 모든 범주에 데이터가 있는지 여부를 입력합니다.
전체 분류 체계의 수립에는 전문성, 완전성, 체계성이 필요하다. 이전 기간에 완전한 알고리즘 입력 분류 체계가 없다면 후기의 알고리즘 개발자, 테스터, 제품 인력에게 불리하다. 불필요한 다툼이 많을 것이다.
3. 데이터 전처리.
데이터 전처리에는 중국어 분사, 노이즈 제거 및 데이터 향상이 포함됩니다. 물론 PCA 차원 감소와 같은 다른 데이터 처리 방법도 있습니다. 엔지니어링 작업에 따라 다른 여러 가지 방법이 있을 수 있습니다. 여기서는 자세히 설명하지 않습니다.
분사: 분사는 통속적이고 이해하기 쉬워야 하며, 현재 많은 분사 도구 (예: 스트리트 파이터 분사, LTP 분사 등) 가 있다. 사실, 나중에 말할 것입니다. 강력한 심층 학습 모델을 사용한 후에는 분사가 필요하지 않을 수도 있습니다.
데이터 노이즈 제거: stop words, yes, yes 등 업무상 제거해야 할 것이 있습니다. 일부 텍스트는 그다지 깨끗하지 않으며, 일부 텍스트는 손상된 문자나 다른 문자가 있으므로 삭제해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 내 사업, ocr 후의 데이터에서 마침표를 많이 만났고,' 어색함' 이나 한글, 일본어가 많이 나왔다.
데이터 향상: 텍스트가 너무 적으면 모델 또는 알고리즘이 효율성을 높일 수 없습니다. 몇 가지 데이터 향상 방법을 사용하여 데이터를 늘릴 수 있습니다.