我想制作一个分类器，用正确的标签标记语料库中的每个文本。我可以使用 sklearn 多标签文本分类直接进入 ML，甚至可以使用 LSTM 进入 DL。但是从简单开始，首先使用基于规则的系统不是更好吗？这将帮助我理解问题，并设置基准准确度分数。然后我可以逐渐使我的算法变得更复杂（ML，DL），只有助于提高精度和召回率。
多标签文本分类方法
数据挖掘
nlp
2022-03-15 10:25:32
1个回答
所以，你问的是如何开发这个可以对文本进行分类的系统/模型。是的，实例化一个“基线”或虚拟模型是一个好主意，它可以是基于规则的，也可以随机地为某段文本分配一个标签。从这个虚拟模型中，是的，您可以使用 RNN/LSTM 进行多输入（例如文本中的单词）到单个输出概率作为更复杂的模型，是的，您可以比较验证和测试准确性，F1-score等，以查看模型对文本进行分类的功能的变化是否保证了模型的改进。
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