2018-06-08学习总结

本文探讨了K-means算法的本质,即基于族群数量和方差进行数据分类,并深入NLP领域,涵盖情感分类与主题聚类等问题。通过建立情感词库,结合机器与人工处理,实现情感分析的标记。同时,概述了企业对NLP的需求,包括语义识别的产品化应用。

1.python,pip,numpy

小结:pip自动安装似乎有些问题,还是需要拷贝到script目录下手动安装比较好。

2.K-means算法的核心本质是K+Means, K表示族群,Means表示方差,方差和族群分别为分类的距离和族群的数量。

3.NLP领域当中包含情感分类问题及主题聚类问题等。针对情感分类,可以做一个情感词库,词库里面有一类的情感判断,可以先通过机器API来进行处理,然后通过人工的方式进行处理,情感标记可以使用-1~1进行标记。

4.了解了一下企业对于NLP领域的需求,基本上为通过语义识别来进行产品化,同时这块内容阿里的蚂蚁金服做了非常多的工作和探索。对话的有单多轮对话方式,可以使用知识图谱和问答系统来建立后台的素材体系。

5.香蕉奶昔做法,2分钟。

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