查找用于分类文本文档的神经网络输入参数

我需要训练一个神经网络以将某些文本文档分类为布尔类（NN具有一个输出为“是”或“否”值）。
是否有任何算法来查找最佳输入参数（例如词的存在，词语，句子和/或频率/重复词& ...）？
如果不是，你可以给我一个起点来找到这些参数（我应该如何选择它们）？查找用于分类文本文档的神经网络输入参数

感谢

来源

2011-11-18 RYN

理想情况下，以上所有！如果你可以给神经网络的单词，术语，单词n-gram，字母n-gram等，那么你可以给它更多的输入来做出决定。给出NN句子或任何大于词汇的词汇可能没有意义。然而，你拥有的输入越多，算法运行得越慢，所以你必须调整它，直到你得到满意的结果。尽管你可以建立另一个AI算法来为神经网络提供不同的输入，但是你最终也会遇到与AI算法相同的问题。 – Kiril

@李瑞克：我不是说给NN一个句子。我的意思是给布尔输入，显示是否存在术语，...和/或一个单词的重复次数，...并且我没有考虑超过10-15个输入 – RYN

我的答案不会改变很多......没有一种算法可以为你优化（除非你建立另一个AI算法来完成它），所以你应该尝试用所有可能提高精度的东西来调整NN。这是一个乏味的过程，我不知道解决它的方法。 – Kiril

我知道的标准方法是使用的字/项的载体，并将其分配使用的学习或统计算法阴性或阳性得分。即使感知器学习应该足够了，你只需要一组好的和消极的例子。

我知道所有垃圾邮件过滤器的工作方式。他们工作得很好。

来源

2012-01-05 09:10:44 WeaselFox

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