qq_34661230的博客

文章目录pandas操作出现进度条：pandas操作出现进度条：用作迭代器用于Pandas的操作import pandas as pdfrom tqdm import tqdmtqdm.pandas()sentences = train["question_text"].progress_apply(lambda x: x.split()).valuesfor sentence...

记录下一些常用的框架代码，以便后续快速使用文章目录embedding查看覆盖率文本清洗embedding查看覆盖率import pandas as pdfrom tqdm import tqdmtqdm.pandas()import operator from gensim.models import KeyedVectorsnews_path = '../input/embe...

参加了一个竞赛学习小组，要求每天要打卡发布文章。公益性的组织确实不易，自己既然参加了，就不要辜负大佬的期望。先总结一下别人的经验。文章目录[如何到top5%？NLP文本分类和情感分析竞赛总结](https://zhuanlan.zhihu.com/p/54397748)语义粒度与文本长度词向量模型与维度语言模型词向量训练模型trick如何到top5%？NLP文本分类和情感分析竞赛总结就像他...

打比赛中，很头疼的一件事情就是想看看这个和那个的关系，没有快速上手的画图工具代码。这里就记录一下。从kaggle和其他竞赛中获得的一些画图代码。文章目录plotly条形图子图以及n-gram词条形图plt刻画词云plotly条形图适合简单观察变量，以及变量之间的相关关系from plotly import toolsimport plotly.offline as pypy.in...

1st place 解决方案模型结构过复杂的模型不一定有效，这里只是使用了一层LSTM和卷积Embeddings多个embedding模型按权重组合embeding的目标是尽可能地为词典找到对应地向量，所以有以下地操作：1 do not limit the vocab at all2 checking singular and plural of the word3 check...

深度学习：额外记录所有的超参数，不能直接在每个函数内手写超参数。记录下哪些参数对你的最终性能有影响，他们有多重要。