【面試】文本分類

文本分類問題Pipeline 基本上機器學習和深度學習對於文本分類的pipeline都是上圖這個流程。區別： 機器學習提取的是具體特徵，如TF-IDF，BOW 深度學習提取的是抽象特徵，如詞向量 傳統的分類器在NLP競賽中都不太好用了，所以基本現在都用深度學習。 最重要的兩個步驟： 1.數據轉化爲信息，即文本表示工作，可以理解爲詞向量訓練 2.信息轉化爲知識，即做好分類器，可以理解爲模型設計 文本

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