组合不同类型的特征(文本分类)

从文件来看，与class_weight函数一样，我如何给特性集 。在训练过程中，我想给名字更多

，例如：图像给出一个示例，我将其细分为 和图像。第一个支持向量机二进制 relevant/non-relevant。SVM-text和S

任务时遇到了一个问题。我已经使用词袋方法选择了1000个最佳 集。现在我想使用基于词性、平均词长等 第一个python项目，所以代码可能不是很好。

(大约20个)，还有两个非结构化 字段。什么是目前被认为是最先进 器(logistic回归，TF下手)，然后在使用其余

选择”过程有多重要。我使用了许多与这个主题相关 功能(大约40个)，但我不确定所有的功能是否都是真正相关 。我正在使用支持向量机(scikits)和LDAC (mlpy)。如果a混合了相关和不相关

数据集中“工作”，但我不确定我是否正确地使用了它们。我在用一种手标记 训练装置进行监督学习。 问题是:我 每一项都是一本大约是字典。80个键，它们是我想要用作特性 、布尔或整数。我有大约40,000件物品，其中约有800只手贴上标签。例如，我是只选择要使用 布尔功能，还是只选择整数？我目前甚至不打算尝试分析

我正在尝试机器学习，并且一直在使用基于python Scikit库。import pandas as pdjoblib.dump(vect, 'Vectorizer.

项目中工作，我有12个类，我需要为每个类寻找 关键字，以区分一个类和其他类，所以我考虑为每个类独立地生成 向量(FV)，并将12 (FV)存储在分离 12个arff文件中问题是->我如何将12个

模型，而不简单地将所有的功能一起转储？我 想法，然而，我找不到可以在多个

时间序列(例如，在网站上100天内 用户活动度量)。我也有一些用户 。或 B.从时间序列中提取4至10个

数据，其中每个输入都由一组可变大小 组成。例如:通过使用房子中每个房间 (如客厅/浴室/卧室)，颜色，地板...一些

矩阵，如下所示： 使用 器。(使用管道)。我在链接2中读过、和博客，但

工作：<code>A0</code><code>A1</code> 使用TfIdfVectorizer编码

我正在做一个问题陈述，其中我必须匹配( ，图像)对。给定一个家具描述和家具形象，我不得不说它们是相同 和图像数据结合起来。我正在尝试 解决方案如下 有没有其他方法来处理这种

问题，为了解决这个问题，我计划使用 集，比如一元语法和二元语法，也许以后会更多。我想用这些

我试图了解是什么使意图检测/ 。我总是看到使用json文件检测意图 示例，意图作为键，与此意图相关 时，培训文件只是一个csv。我不知道2和核心

数据集最初有4个字段：但是，我还从原始数据集中提取了其他字段，如字符数、大写单词、顶级频繁项等等。这些字段中

器对documents.There进行 ，有许多参数可用于smo，如核、容差等，我使用 参数进行了测试，但我在大数据集上没有得到很好 结果。对于超过90个类别的文档，只有20% 。 请任何人告诉我在SMO中获得最高性能

字段中包含服务器日志。 日志字段并不总是在那里，但是当它出现时，它是票证目标类 指示符。我创建了一个基于CNN ，并为描述字段创建了一个支持向量机clf，该

因此，我一直在做一个自然语言处理项目，在这个项目中，我需要对 ，我计划在Java中使用Weka来训练SVM 部分是，为了训练SVM，必须将 向量。我不确定您如何能够将词汇丰富度、n-gram、标点符号、段落数量和段落长

文本类型与翻译

乔斯勃格的《文本类型与魏译》深入探讨了翻译理论与实践中的两大问题：第一，在理解翻译过程时关注文本类型有何优势？译者在翻译实践中如何处理不同的文本类型？第二，不同语言和文化中，文本类型在哪些领域中、在何种程度上是共通的？原文和译文在文本类型上会存在哪些相同点和不同点？

《文本类型与魏译》共收录了16篇文章，分为三大部分，第一部分谈及方法论。第二部分从跨文化视角关注各类专门领域中不同体裁的文本，第三部分研究术语和词典。全书论证严密，涉及面广，作者均为著名学者，分别来自丹麦、英国、德国、意大利，奥地利、中国香港等地，观点具有国际代表性，对翻译研究者和工作者极富启发意义。

文本格式都有什么？文本的常见格式有哪些?

1、纯文字文档，扩展名为“txt”；

2、丰富文本格式，扩展名为“rtf”；

3、微软Word文档，扩展名为“doc”；

4、微软Excel表格，扩展名为“xls”；

5、微软PowerPoint演示文稿，扩展名为“ppt”；

6、网页，扩展名为“htm”或“html”；

7、Corel WordPerfect文档，扩展名为“wpd”；

8、可移植文档格式，扩展名为“pdf”。