查找用於分類文本文檔的神經網絡輸入參數

我需要訓練一個神經網絡以將某些文本文檔分類爲布爾類（NN具有一個輸出爲「是」或「否」值）。
是否有任何算法來查找最佳輸入參數（例如詞的存在，詞語，句子和/或頻率/重複詞& ...）？
如果不是，你可以給我一個起點來找到這些參數（我應該如何選擇它們）？查找用於分類文本文檔的神經網絡輸入參數

感謝

來源

2011-11-18 RYN

理想情況下，以上所有！如果你可以給神經網絡的單詞，術語，單詞n-gram，字母n-gram等，那麼你可以給它更多的輸入來做出決定。給出NN句子或任何大於詞彙的詞彙可能沒有意義。然而，你擁有的輸入越多，算法運行得越慢，所以你必須調整它，直到你得到滿意的結果。儘管你可以建立另一個AI算法來爲神經網絡提供不同的輸入，但是你最終也會遇到與AI算法相同的問題。 – Kiril

@李瑞克：我不是說給NN一個句子。我的意思是給布爾輸入，顯示是否存在術語，...和/或一個單詞的重複次數，...並且我沒有考慮超過10-15個輸入 – RYN

我的答案不會改變很多......沒有一種算法可以爲你優化（除非你建立另一個AI算法來完成它），所以你應該嘗試用所有可能提高精度的東西來調整NN。這是一個乏味的過程，我不知道解決它的方法。 – Kiril

我知道的標準方法是使用的字/項的載體，並將其分配使用的學習或統計算法陰性或陽性得分。即使感知器學習應該足夠了，你只需要一組好的和消極的例子。

我知道所有垃圾郵件過濾器的工作方式。他們工作得很好。

來源

2012-01-05 09:10:44 WeaselFox

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