preface:在走着走着的道路上,总会有些想法或者总结的念头,便想要记录下来,以备不时之需。ps:卤主搞自然语言处理相关,仅这块有些想法。
一、学好理论基础
卤主等有想法再些。
二、从数据入手,分析数据,看准需要实现的目标
无论科研还是工作,大同小异:做东西。在掌握基本方法(SVM, HMM, CRF, RF, LR等分类,聚类,回归工具)与工具(语言工具python,分词工具ictclas, crfsutie, libsvm等)之后,就可开始着手做东西了。
分析数据乃其一比较重要的一步,至少卤主这么觉得,虽然没做出几个大的东西。分析数据,了解数据特性,知道其是怎样的格式,是否有异常数据,数据是否足够多,是否需要引入外部数据(人名、地名字典,停用词表,疾病名数据库MESH等等)。
对数据进行分析,学会用中间数据,剔除异常数据,在清理后的中间数据开始行动。
三、结合方法取特征
特征分析,重要的一环。
四、优化程序调试参数
从第二步就要开始coding,程序太慢了,跑一遍花了几个小时才看到结果,等你调试完了,改了个参数,又跑,又是几个小时,肯定不行的了。此为其一:能保证程序较快地跑完,得到结果,不断地调试。
待续。。。。。。
时间: 2024-10-08 07:39:17