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Poetry
非常全的古诗词数据,收录了从先秦到现代的共计85万余首古诗词。
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代码主要包括:1。特征提取 首先对文本信息进行分词处理,采用基于字符串匹配的方法: 假如一段叫:李二狗就是一个** 基于匹配的方法就是依次截取一到多个词,并与字典库进行匹配。如二狗,如果匹配到字典中有这个词,则将其分为一个词;当取到“狗就”,发现字典中没有与之匹配的,则说明这个不是一个词语,进行顺序操作,最优将这段话分为:李 二狗 就是 一个 **。 2. 得到分词后的文本之后,就是转换成数字编码,因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示,即用数字的方式表示中文文本,采用的方法是基于词带模型的特征表示: 词带就是字典--程序中那个dictionary.mat。我们将分词处理之后的文本中的每一个词语,分别与字典中的词进行匹配,只要出现过就为1,否则为0。 如 字典中的词含有:李 周 吴 郑 王 他妈的 就是 大 ** 一个 三炮 也是 瓜娃子,一共13词(当然正常的词典都是上万个词),将1中得到的词语与之匹配,则李二狗就是一个**对应的数字编码就应该是 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 3,通过2我们将文本表示成了数字,但是这样的表示通常都是稀疏的(因为一般字典都含有上万个词,所以得到的数字表示大部分都是0),为此我们利用降维方法,消除掉这些冗余特征。这里我们采用的PCA(主成分分析)进行降维,并降至15维。 4. 文本分类,采用的就是bp网络 代码修改的地方不多,主要就是超参数的选择,(1)如pca的降维数,维数过高,包含冗余数据,过低又会删除掉重要信息。(2)bp网络结构的调整,如隐含层节点数,学习率,等
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