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python - 编程错误 : column "product" is of type product[] but expression is of type text[] enum postgres

我想保存枚举数组。我有以下内容:CREATETABLEpublic.campaign(idintegerNOTNULL,productproduct[])产品是一个枚举。在Django中我是这样定义的:PRODUCT=(('car','car'),('truck','truck'))classCampaign(models.Model):product=ArrayField(models.CharField(null=True,choices=PRODUCT))但是,当我写下以下内容时:campaign=Campaign(id=5,product=["car","truck"])cam

【论文阅读24】Better Few-Shot Text Classification with Pre-trained Language Model

论文相关论文标题:Labelpromptformulti-labeltextclassification(基于预训练模型对少样本进行文本分类)发表时间:2021领域:多标签文本分类发表期刊:ICANN(顶级会议)相关代码:无数据集:无摘要最近,预先训练过的语言模型在许多基准测试上都取得了非凡的性能。通过从一个大型的训练前语料库中学习一般的语言知识,该语言模型可以在微调阶段以相对少量的标记训练数据来适应特定的下游任务。更值得注意的是,带有175B参数的GPT-3通过利用自然语言提示和很少的任务演示,在特定的任务中表现良好。受GPT-3成功的启发,我们想知道更小的语言模型是否仍然具有类似的少样本学

python - sklearn 分类器获取 ValueError : bad input shape

我有一个csv,结构是CAT1,CAT2,TITLE,URL,CONTENT,CAT1,CAT2,TITLE,CONTENT为中文。我想用X(TITLE)和特征(CAT1,CAT2)训练LinearSVC或MultinomialNB,两者都会出现此错误。下面是我的代码:PS:我通过这个例子写了下面的代码scikit-learntext_analyticsimportnumpyasnpimportcsvfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromskle

python - sklearn 分类器获取 ValueError : bad input shape

我有一个csv,结构是CAT1,CAT2,TITLE,URL,CONTENT,CAT1,CAT2,TITLE,CONTENT为中文。我想用X(TITLE)和特征(CAT1,CAT2)训练LinearSVC或MultinomialNB,两者都会出现此错误。下面是我的代码:PS:我通过这个例子写了下面的代码scikit-learntext_analyticsimportnumpyasnpimportcsvfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromskle

python - 使用 Sublime Text 3 在 Python 3 中打印 UTF-8

我有这个Python3代码来尝试从utf-8编码的文件中读取和打印:f=open('mybook.txt',encoding='utf-8')forlineinf:print(line)当我使用SublimeText3构建时,出现以下错误:UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharacter'\u2019'inposition18:ordinalnotinrange(128)但是,当我使用python3在终端中执行我的代码时,它可以正常工作。我的构建配置是{"cmd":["/usr/local/bin/python3","$file"]

python - 使用 Sublime Text 3 在 Python 3 中打印 UTF-8

我有这个Python3代码来尝试从utf-8编码的文件中读取和打印:f=open('mybook.txt',encoding='utf-8')forlineinf:print(line)当我使用SublimeText3构建时,出现以下错误:UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharacter'\u2019'inposition18:ordinalnotinrange(128)但是,当我使用python3在终端中执行我的代码时,它可以正常工作。我的构建配置是{"cmd":["/usr/local/bin/python3","$file"]

python - Pandas 数据帧 : how to wrap text with no whitespace

我正在JupyterNotebook中查看PandasDataFrame,我的DataFrame包含URL请求字符串,这些字符串可能有数百个字符长,没有任何空格分隔字符。Pandas似乎只有在有空格时才会将文本换行到单元格中,如附图所示:如果没有空格,字符串显示在一行中,如果没有足够的空间,我的选择要么是看到一个“...”,要么我必须设置display.max_colwidth到一个巨大的数字,现在我有一个难以阅读的表格,有很多滚动条。有没有办法强制Pandas每100个字符换行一次,而不管是否有空格? 最佳答案 可以设置impor

python - Pandas 数据帧 : how to wrap text with no whitespace

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python - 如何向当前词袋分类添加另一个特征(文本长度)? Scikit学习

我正在使用词袋对文本进行分类。它运作良好,但我想知道如何添加一个不是单词的功能。这是我的示例代码。importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train=

python - 如何向当前词袋分类添加另一个特征(文本长度)? Scikit学习

我正在使用词袋对文本进行分类。它运作良好,但我想知道如何添加一个不是单词的功能。这是我的示例代码。importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train=