項目任務深入文本進階處理Word2Vec詞向量的訓練論文文本相似度計算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實現情感分析Word2Vec詞向量的訓練使用從某網站中爬取到的新聞數據，包含的特征為新聞內容和新聞類別。新聞內容新聞類別昨天下午，廣州市政府常務會議審議通過《廣州市綜合交通發展第十三個五年規劃》。“十……旅游昨天開始進入“黃金周”旅游昨天，微博博主“小5啊”發起了一個征集——教育昨日，省教育考試院發布了《關于廣東省2016年普通高等學校招生專業目錄更正及增補的通……教育最新消息：喜大普奔！國務院日前批復同意將惠州市列為國家歷史文化名城啦！繼廣州、潮州……旅游……Word2Vec詞向量的訓練對Word2Vec模型進行訓練的基本流程。1讀取文本數據2對文本數據進行預處理3使用Word2Vec模型輸出Word2Vec詞向量的訓練使用到gensim.models中的Word2Vec函數訓練詞向量。參數名稱參數說明sentences接收list，表示訓練模型的文本數據。無默認值sg接收int，表示訓練算法的選擇，0表示使用CBOW算法，1表示使用Skip-Gram算法。默認為0size接收int，表示詞向量的維度，較大的size值可以提高模型的準確性，但也可能導致更長的訓練時間和更多的內存占用。默認為100window接收int，表示上下文窗口大小，即在訓練過程中，一個詞與其前后多少個詞共同出現的次數會被考慮，較大的窗口值可以捕捉到更遠的詞匯關系。默認為5min_count接收int，表示詞頻閾值，小于該值的單詞將被丟棄。默認為5workers接收int，表示并行計算時的線程數。默認為3Word2Vec詞向量的訓練論文文本相似度計算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實現情感分析論文文本相似度計算基于文本相似度計算的方法，用于比較兩篇中文論文之間的相似度。計算相似度04文本向量化03中文分詞02從PDF中提取文本01Word2Vec詞向量的訓練論文文本相似度計算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實現情感分析文本依存句法分析基本流程Word2Vec詞向量的訓練論文文本相似度計算文本依存句法分析垃圾短信分類游客目的地聚類分析基于LSTM實現情感分析垃圾短信分類基本流程1數據預處理2特征工程3模型訓練4模型評估數據預處理需要經過加載停用詞表、加載數據集、中文分詞和去除停用詞的步驟。特征工程需要經過初始化TF-IDF向量化器、對文本數據進行向量化處理、獲取文本標簽的步驟，從中提取出最能代表數據特征的信息。數據預處理、特征工程模型訓練MultinomialNB函數的常用參數說明參數名稱參數說明alpha接收float，表示平滑參數，用于避免概率為0的情況，通常取值在0~1之間。默認為1.0fit_prior接收bool，表示是否學習類的先驗概率。默認為Trueclass_prior接收numpy數組，表示類的先驗概率，若指定，則不根據數據自動計算先驗概率。默認為None模型評估accuracy_score函數的常用參數說明參數名稱