問句識別 基於Xgboost的中文疑問句判斷模型

關於xgboost：

xgboost是大規模並行boosted tree的工具，它是目前最快最好的開源boosted

tree工具包，比常見的工具包快10倍以上。在資料科學方面，有大量kaggle選手選用它進行資料探勘比賽，其中包括兩個以上kaggle比賽的奪冠方案。在工業界規模方面，xgboost的分布式版本有廣泛的可移植性，支援在yarn,

mpi, sungrid engine等各個平台上面執行，並且保留了單機並行版本的各種優化，使得它可以很好地解決於工業界規模的問題。

（1）語料格式

content,label

在麼,1
你好,0
...

（2）語料預處理

tokenizer = jieba.tokenizer()

（3）特徵工程

vectorizer = tfidfvectorizer(smooth_idf=true,

analyzer=analyzer,
ngram_range=(1, 1),
min_df=1, norm='l1')

（1）模型引數

模型引數使用k折交叉驗證進行對比，確定

for i, param in enumerate(param_grid):

cv_result = xgb.cv(param, self.train_matrix,
num_boost_round=self.num_boost_round,  # max iter round
nfold=self.nfold,
stratified=self.stratified,
metrics=self.metrics,  # metrics focus on
early_stopping_rounds=self.early_stopping_rounds)  # stop when metrics not get better

（2）模型訓練

_, best_param, best_iter_round = self.model_param_select()

self.model = xgb.train(dtrain=self.train_matrix, params=best_param, num_boost_round=best_iter_round)

（3）模型結果

param select 0, auc: 0.9793438, iter_round: 207, params: , now best auc: 0.9793438

param select 1, auc: 0.9799142, iter_round: 350, params: , now best auc: 0.9799142
param select 2, auc: 0.9802402, iter_round: 280, params: , now best auc: 0.9802402
...param select 24, auc: 0.97926, iter_round: 694, params: , now best auc: 0.980495
param select 25, auc: 0.9803058, iter_round: 824, params: , now best auc: 0.980495
param select 26, auc: 0.980129, iter_round: 880, params: , now best auc: 0.980495

from interrogative.api import *

train()
tag = recognize(u'今天 來 點 兔子 嗎')
output = '是疑問句' if tag else '不是疑問句'
print(output)

2、具體原始碼可以在我的github上找到：

GBDT與XGBoost 基於負梯度擬合 的說明

為了不讓自己在深度學習的網路裡迷失 嗝 回顧了一下機器學習 相信大家看到整合學習的時候，類似於adaboost等思路還是挺清晰的，bdt裡面的基於擬合殘差思想也好理解，但是碰到gbdt時候有點蒙蔽 只針對小白，大佬繞行 這怎麼就變成了根據損失函式的負梯度擬合呢，編輯公式有點煩，我就把pad筆記拿上來...

基於詞典的實體識別

ner 命名實體識別 一般是詞典和模型方式結合，詞典負責已有詞識別，模型負責未知詞識別。在不需發現未知詞的情況下基於詞典的實體識別已足夠 基於字典的ner也有兩種做法 字串多模匹配 和 切詞 詞典加入自定義詞庫 多模匹配有兩種基本演算法 trie樹 和 記錄長度集合的最長匹配 trie樹匹配效率更高...

基於Opencv的顏色識別

hsv模型中顏色的引數分別是 色調 h hue 飽和度 s saturation 亮度 v value 由a.r.smith在1978年建立的一種顏色空間,也稱六角錐體模型 hexcone model 1 色調 h hue 用角度度量，取值範圍為0 360 從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0 綠色...