2019新型冠状病毒(2019 novel coronavirus,2019-nCoV),因2019年12月发生在中国武汉的不明原因病毒性肺炎病例而被发现,并于2020年1月12日被世界卫生组织(World Health Organization,WHO)命名。在之后的1个月内,2019-nCoV在湖北省内、...2019新型冠状病毒(2019 novel coronavirus,2019-nCoV),因2019年12月发生在中国武汉的不明原因病毒性肺炎病例而被发现,并于2020年1月12日被世界卫生组织(World Health Organization,WHO)命名。在之后的1个月内,2019-nCoV在湖北省内、中国甚至其他国家传播,造成了数以千计病例的出现,同时也引起了民众一定程度的恐慌。本指南的制订希望能够从疾病流行病学、病因学、诊断、治疗、护理、医院感染控制等方面给临床医师、社区居民等提供医疗护理及居家照护的相关指导。展开更多
本文利用Python语言,对25 000条英文影评数据进行文本分类。首先利用词袋模型对文本数据进行分类。在此基础上加入Word2Vec建立新的词向量特征,通过精准率和召回率对比前后2种模型的分类效果;最后通过逻辑回归和朴素贝叶斯分类模型的分...本文利用Python语言,对25 000条英文影评数据进行文本分类。首先利用词袋模型对文本数据进行分类。在此基础上加入Word2Vec建立新的词向量特征,通过精准率和召回率对比前后2种模型的分类效果;最后通过逻辑回归和朴素贝叶斯分类模型的分类效果对照得出研究结论。结果表明:对于英文影评文本分类,在同等条件下,使用Word2Vec构建词向量模型的精准率和召回率比使用bag of Word词袋模型分别高出0.02个百分点和0.026个百分点;在使用Word2Vec的基础上,朴素贝叶斯分类器的精准率和召回率分别高出逻辑回归分类0.027个百分点和0.028个百分点。展开更多
文摘2019新型冠状病毒(2019 novel coronavirus,2019-nCoV),因2019年12月发生在中国武汉的不明原因病毒性肺炎病例而被发现,并于2020年1月12日被世界卫生组织(World Health Organization,WHO)命名。在之后的1个月内,2019-nCoV在湖北省内、中国甚至其他国家传播,造成了数以千计病例的出现,同时也引起了民众一定程度的恐慌。本指南的制订希望能够从疾病流行病学、病因学、诊断、治疗、护理、医院感染控制等方面给临床医师、社区居民等提供医疗护理及居家照护的相关指导。
文摘本文利用Python语言,对25 000条英文影评数据进行文本分类。首先利用词袋模型对文本数据进行分类。在此基础上加入Word2Vec建立新的词向量特征,通过精准率和召回率对比前后2种模型的分类效果;最后通过逻辑回归和朴素贝叶斯分类模型的分类效果对照得出研究结论。结果表明:对于英文影评文本分类,在同等条件下,使用Word2Vec构建词向量模型的精准率和召回率比使用bag of Word词袋模型分别高出0.02个百分点和0.026个百分点;在使用Word2Vec的基础上,朴素贝叶斯分类器的精准率和召回率分别高出逻辑回归分类0.027个百分点和0.028个百分点。
