【線(xiàn)上直播】人工智能中的文本分類(lèi)技術(shù)

講師：黃鴻波

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講師簡(jiǎn)介：

珠海金山辦公軟件有限公司（WPS）人工智能領(lǐng)域?qū)＜?，高?jí)算法工程師，擁有多年年軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，著有《TensorFlow進(jìn)階指南 基礎(chǔ)、算法與應(yīng)用》一書(shū)。曾在格力電器股份有限公司大數(shù)據(jù)中心擔(dān)任人工智能領(lǐng)域?qū)＜?，且在多家公司?dān)任過(guò)高級(jí)工程師，技術(shù)經(jīng)理，技術(shù)總監(jiān)等職務(wù)。曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)基于人臉識(shí)別技術(shù)的智能支付系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、智能問(wèn)答系統(tǒng)等。擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、移動(dòng)開(kāi)發(fā)等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，并擁有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

分享大綱：

1.     文本分類(lèi)實(shí)踐中常見(jiàn)的誤區(qū)：

1.1 深度模型一定優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

1.2 在驗(yàn)證集上準(zhǔn)確率高在線(xiàn)上準(zhǔn)確率就高

1.3 準(zhǔn)確率是文本分類(lèi)中最重要的指標(biāo)

1.4 越復(fù)雜的模型效果越好

2.     文本分類(lèi)策略

2.1 選擇合適的訓(xùn)練集和測(cè)試集

2.2 巧用詞袋模型

3.     常用文本分類(lèi)模型對(duì)比

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)比

4.1.1 LR+詞頻

4.1.2 LR+one-hot

4.1.3 標(biāo)準(zhǔn)化+詞頻+LR

4.1.4 正則化+詞頻+LR

4.1.5拉普拉斯平滑+詞概率+LR

4.1.6貝葉斯+詞頻

4.1.7貝葉斯+特征提取

3.2 深度學(xué)習(xí)模型對(duì)比

3.2.1 TextCNN

3.2.2 textRNN

3.2.3 textRCNN

3.2.4 HAN

聽(tīng)眾收益：

1、了解在文本分類(lèi)過(guò)程中的一些常見(jiàn)的坑

2、了解各種文本分類(lèi)模型在實(shí)際工程中的取舍

3、了解各種算法在相同數(shù)據(jù)集下的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比

活動(dòng)時(shí)間： 2018 年10 月16 日20:00-21:30

活動(dòng)詳情： 【線(xiàn)上直播】人工智能中的文本分類(lèi)技術(shù)

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