2018年5月28日

01-NLP-04-03 利用CNN进行文本分类预测
摘要： 用每日新闻预测金融市场变化（进阶版） Kaggle竞赛：https://www.kaggle.com/aaron7sun/stocknews 这篇教程里，我们会学习如何更有逼格地使用word2vec 用每日新闻预测金融市场变化（进阶版） Kaggle竞赛：https://www.kaggle.com 阅读全文
posted @ 2018-05-28 11:11 Josie_chen 阅读(1052) 评论(0) 推荐(1) 编辑
01-NLP-04-04
摘要： 用每日新闻预测金融市场变化（进阶版） 这篇教程里，我们会使用FastText来做分类 用每日新闻预测金融市场变化（进阶版） 这篇教程里，我们会使用FastText来做分类 用每日新闻预测金融市场变化（进阶版） 这篇教程里，我们会使用FastText来做分类 In [53]: import panda 阅读全文
posted @ 2018-05-28 11:11 Josie_chen 阅读(288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
01-NLP-04-02用RNN做文本生成RNN
摘要： 不用one-hot来表示输入x，是因为想要用word2vec 将每个单词得到vector，将每个vector拼接成一个sequence。[[w1],[w2],[w3]] 用RNN做文本生成 举个小小的例子，来看看LSTM是怎么玩的 我们这里不再用char级别，我们用word级别来做。 第一步，一样， 阅读全文
posted @ 2018-05-28 11:09 Josie_chen 阅读(1071) 评论(0) 推荐(0) 编辑
01-NLP-04-01用RNN做文本生成
摘要： 恢复内容开始 用RNN做文本生成 举个小小的例子，来看看LSTM是怎么玩的 我们这里用温斯顿丘吉尔的人物传记作为我们的学习语料。 (各种中文语料可以自行网上查找， 英文的小说语料可以从古登堡计划网站下载txt平文本：https://www.gutenberg.org/wiki/Category:Bo 阅读全文
posted @ 2018-05-28 09:48 Josie_chen 阅读(1110) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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