mallet

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對於我目前的項目，我必須建立一個主題建模或分類實用程序，它將處理數以千計的文章，將它們分類爲各種主題（主題可能是40-50從開始）。對於例如它會瀏覽數據庫技術文章，並將它們分類爲文章是否爲NOSQL文章/關係數據庫文章/圖數據庫文章（僅舉例）。我有非常基本的NLP背景，我們的團隊主要有python後端腳本經驗。我開始研究可用於實現它的各種選項，並且遇到了基於Python的NLTK和Scikit-

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如何使用木槌獲得文字 - 主題概率

我已經使用木槌製作了一個並行主題模型。而且我想爲每個文檔獲得最好的單詞。要做到這一點，我試圖得到一個話題話題概率矩陣。我該怎麼做到這一點？

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SimpleTagger基於CRF與槌

請，我想在槌子運行類Simple Tagger。我使用eclipse工作。我只需要知道輸入參數的順序。這link解釋每個參數，但不是爲了（參數[0]，ARGS 1等）此外，你有關於這個類的運行時間，請的想法？

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MALLET：如何實現基於crf的編輯距離？

我正在尋找有人詳細寫/知道MALLET類。我知道這是ML問題的一個很好的工具，現在我嘗試實現這裏描述的基於CRF的距離算法Andrew McCallum, Kedar Bellare and Fernando Pereira。作者告訴他們，他們已經意識到所提出的模型爲Mallet FST類。可悲的是，java並不是我熟知的Ruby語言，這就是爲什麼我有一些問題來理解如何使用他們的模型，例如哪些類

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bin /槌球訓練主題在每種情況下獲得不同的結果

當我運行命令 bin \ mallet train-topics --input input.tutorial.mallet --num-topics 40 --num-iterations 100 --optimize -interval 50 --optimize-burn-in 200 --output-state input.gz --output-topic-keys inputkeys

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在Java中運行MALLET

我試圖在Java中運行Mallet，並且出現以下錯誤。 Couldn't open cc.mallet.util.MalletLogger resources/logging.properties file. Perhaps the 'resources' directories weren't copied into the 'class' directory. Continuing.

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木槌特徵選擇類似於將特徵值設置爲0

我正在查看木槌源代碼，並且似乎大多數分類器實現（例如樸素貝葉斯）並沒有真正考慮到特徵選擇，即使InstanceList類有一個setFeatureSelection方法。現在我想用我的數據集進行一些快速實驗，包括特徵選擇。我想，從技術捷徑的角度來看，我可能會得到最低排名的功能，並將這些值設置爲0。機器學習中的特徵選擇是否相當於分類器訓練中的特徵選擇，從而根本不考慮它們（如果不涉及平滑，例如拉普拉

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如何獲得每個主題的概率槌

我正在用槌做主題建模。我已經導入我的文件（每個文檔在一行），我訓練了200個話題的槌。現在我有200個話題與他們的話相關對於每個topic.Now我需要知道每個主題的概率。我怎麼知道？謝謝

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您如何從命令行查看GenericAcrfTui的測試集標籤？

我正在使用Mallet的GenericAcrfTui來訓練和測試數據。所以我使用Mallet中的圖形模型（GRMM）進行CRF培訓。我爲我的訓練集和測試集創建了特性，並希望從命令行運行GenericAcrfTui。當我運行它時，我得到了每個標籤的F分數和準確性度量，但我沒有回到每行的實際標籤。我做這樣的事情： java -cp $GRMM/class:$GRMM/lib/mallet-deps.j

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Mallet SimpleTagger類路徑

我將使用Mallet SimpleTagger進行序列標記。但是，我在設置類路徑時遇到了問題。正如我在這裏看到的：classpath 我必須能夠使用java -cp來設置類路徑。我按照說明here（我相信我已經正確安裝了Ant和Mallet）。不過，我收到此消息： Error: could not find or load main class cc.mallet.fst.SimpleTagge