无监督特征抽取

DerekLiv 2023-01-13 02:55:17

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数据降维主要有两类方法，用于将输入数据的特征降维，分别是「特征提取」与「特征选择」。特征选择在原始特征集中选择一个子集。特征提取对原始特征集中所有特征进行线性组合，实现降维的目的。通常分为无监督与有监督两类：无监督：最小化信息损失有监督：最大化类别间差异 PCA 特点：由于是无监督，因此降维时所有数据平等看待。 ...

监督学习（supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。在社会中，我们在很小的时候就被大人教授这是鸟啊，那是猪啊，这个是西瓜、南瓜，这个可以吃、那个不能吃啊之类的，我们眼里见到的

无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试，笔者私自将其归纳为：事件抽取（三元组）观点抽取 “语言云” 以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的 “语言技术平台（LTP）” 为基础，为用户提供高效精准的中文自然语言处理云服务。 pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色...

ltp︱基于ltp的无监督信息抽取模块：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44890664 无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试，笔者私自将其归纳为：事件抽取（三元组）观点抽取“语言云” 以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的 “语言技术平台（LTP）” 为基础，为用户提供高效精准的中文自然语言处理云服务。 pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标

YAKE!无监督关键字抽取算法

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