文件名称：Quadflor:Python中的End-2-End多标签分类
文件大小：3.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 09:01:27
machine-learning thesaurus labels neural-networks multi-label-classification
四花 多标签分类 多标签分类任务包括将一组类标签分配给主题样本。 在科学或新闻文件的上下文中，该任务等效于主题索引。 使用机器学习，目标是从一组带标签的文档训练到未带标签的文档进行概括。 文本分类管道 是用于文档多标签分类及其评估的文本处理管道。 给定具有描述符标签的特定领域词库，不同的算法将学习如何将这些标签分配给训练集中的文档。 该框架支持进行概念提取，同义词集解析，扩展激活（包括分层重新加权）的机会。 这些功能的进一步处理由分类器执行。 作为内置的分类器选项，Quadflor提供： 朴素贝叶斯（两个变体） 逻辑回归 线性支持向量机 K最近邻居（两个多标签改编变体以及Rocchio）， 随机梯度下降 堆叠式决策树分类器 Learning2Rank 多层感知器（MLP） 尽管文本处理管道旨在自动评估新型分类策略，但也可以在实际环境中使用所有已知文档作为训练数据并对新的未知文