请问在做文本多分类的时候，使用了Word2Vec做词向量紧接着时候LSTM模型，中间需要做特征选择比如IG的处理吗？
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- 2023-03-30 10:43回答 1 已采纳 文章：深度学习中，embedding如何理解？ 中也许有你想要的答案，请看下吧
- 2021-05-09 15:33回答 5 已采纳 如是标示的那行出错的话，应该是model调用错误，使用了字符作为下标引用了，如代码中引用方法，model应该是一个字典型的数据才行。检查一下model定义及类型。
- 2021-11-09 12:57回答 2 已采纳 路径使用/
- 2018-07-03 02:45蔚1的博客 课程介绍 NLP 作为 AI 技术领域中重要的分支，随着其技术应用范围不断扩大，在数据处理领域占有越来越重要的地位。本达人课，作为中文自然语言处理边学边...比如，按照中文语料处理的过程，在获取到语料之后开始分词...
- 2021-11-30 17:22回答 2 已采纳 这个要根据你的数据提供格式去处理，一般都是pandas，numpy这些模块处理数据
- 2018-03-12 04:41回答 1 已采纳 [-1,1]这个范围挺好的。 想变成正的，可以把数据加上1，取值范围是[1,2] 加上1，然后除以2，取值范围是[0,1] 只是做了一个简单的线性变换，信息不会丢失
- 2021-08-13 18:00回答 1 已采纳 你可以从这里下载该词向量文件： Page not found · GitHub Pages https://fasttext.cc/docs/en/pre
- 2017-09-28 11:37v_JULY_v的博客 本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明：本系列作为...
- 2021-05-31 08:35回答 2 已采纳 应该你传入的参数有问题了，参考一下官方文档：https://www.tensorflow.org/tutorials/text/word2vec 如果对你有帮助，可以点击我这个回答右上方的【采纳】按
- 2022-04-13 12:44回答 1 已采纳 右键点图片，环绕文字改为浮于文字上方，然后改变相片大小，占满表格就行了。如有帮助，请采纳！
- 2022-11-24 09:09回答 1 已采纳 没有这个功能
- 2020-11-15 00:34weixin_45519842的博客 2020年了，你还在用注意力作可解释吗？本文是《The elephant in the interpretability room: Why use attention as expla...
- 2018-09-29 16:53Hydra_shuang的博客 1 请简要介绍下SVM，机器学习 ML模型 易SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 扩展：这里有篇文章详尽...
- 2022-09-06 18:18囚生CY的博客 , embedding_dim=self.args.default_embedding_size) self.input_size = self.args.default_embedding_size elif self.args.word_embedding == 'word2vec': # word2vec词嵌入 self....
- 2019-09-09 15:58翎修阳的博客 紧接着通过词袋或者词向量，把文本数据转换成计算机可以计算的矩阵向量。后续从机器学习简单的有监督分类和无监督聚类入手，到深度学习中神经网络的应用，以及简易聊天机器人和知识图谱的构建。 结构化数据、半结构...
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