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看到中文文字雲裡面充滿一堆「的」、「了」、「上面」…的「停用詞(Stop words)」的時候，都讓我很倒彈…這遠比看到文字雲裡面有些斷詞失誤的問題還刺眼。 ... <看更多>
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最最最重要的事前工夫，是設定繁體中文環境，因為之後才做是沒效的。 ... remove stopwords my.stop.words <- c("展瑞","展榮展瑞","這群人","蔡阿嘎" ... ... <看更多>
stopwords繁體中文 在 [問題] 想請問中文資料前處理- 看板DataScience 的美食出口停車場
小弟我是第一次處理中文資料的問題
目前是打算用Keras LSTM做新聞的 Multi label classification
但是4個epoch就遇到了overfitting的問題 validation loss開始上升 且validation的準
確率也只有5成
我稍微評估了一下 問題應該在我前處理的部份(有試dropout跟 L1 L2)
我目前處理的方法為讀取資料後就利用jieba.cut 並讀取別人建立的字典
同時也用stopword字典去除停詞
這兩個步驟後就放入keras Tokenizer, texts_to_sequences, sequence.pad_sequences
成為我的X 而後就在model內進行Embedding
想請問處理繁體中文資料要怎麼修改才不會overfitting呢？
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