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域名交易_数据库检索_怎么申请

2021-06-09 09:13 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

域名交易_数据库检索_怎么申请

现代组织处理的文本比以往任何时候都多。尽管某些任务(如法律注释)必须由具有多年领域专业知识的经验丰富的专业人员执行,nba大数据,但其他过程需要更简单的排序、处理和分析类型,机器学习通常可以提供帮助。

对文本内容进行分类是一项常见的机器学习任务,通常称为"内容"分类"-它有各种各样的应用,淘客qq群,从分析零售网站上消费者产品评论中的情绪,到将客户服务查询路由到正确的支持代理。AutoML自然语言帮助开发人员和数据科学家构建自定义的内容分类模型,而无需编码。googlecloud的自然语言API帮助您将输入文本分类为一组预定义的类别。如果这些类别适合您,大淘客怎么推广,那么API是一个很好的起点,但是如果您需要自定义类别,那么使用AutoML自然语言构建模型很可能是您的最佳选择。

在本文中,我们将指导您完成使用AutoML自然语言的整个过程。我们将使用20个新闻组数据集,该数据集由大约20000篇文章组成,大致平均分布在20个不同的新闻组中,经常用于内容分类和聚类任务。

如您所见,这可能是一个有趣而棘手的练习,因为这些文章通常使用随意的语言,大数据培训班哪个好,并不总是停留在主题上。此外,我们将从数据集中使用的一些新闻组有相当多的重叠;例如,两个不同的组覆盖PC和Mac硬件。

准备数据让我们首先从下载数据开始。我提供了一个到Jupyter笔记本的链接,微信淘客,该笔记本将下载原始数据集,然后将其转换为AutoML自然语言所期望的CSV格式。AutoML自然语言在第一列中查找文本本身或URL,在第二列中查找标签。在我们的示例中,我们为每个示例分配一个标签,但AutoML Natural Language也支持多个标签。

要下载数据,您只需在托管的Google Colab环境中运行笔记本,或者您可以在GitHub上找到源代码。

导入数据我们现在可以访问AutoML Natural Language UI。让我们从单击newdataset按钮创建一个新的数据集开始。创建一个类似于twenty\u newsgroups的名称,并上传您在前面步骤中下载的CSV。

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