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python - Python NLTK Classifier.train(trainfeats)... ValueError: アンパックするには複数の値が必要です
このコードを実行すると、次のエラーが発生します...
エラーは classifier = NaiveBayesClassifier.train(trainfeats) 行から発生していますが、その理由はわかりません。私は以前にこのようなことをしたことがあり、私のtrainfeatsの縫い目は当時と同じ形式になります...形式のサンプルを以下に示します...
[[({'me': True, 'af': True, 'this': True, 'joy': True, 'high': True, 'hookah': True, 'got': True}, 'pos' )]]
私のtrainfeatsが分類器を作成するために必要な他の値は何ですか? 強調されたテキスト
python - IBM Watson nl-c トレーニング時間
約 14,700 レコードを含むデータセットがあります。ibm watson でトレーニングしたいのですが、現在試用版を使用しています。分類子のトレーニングにかかる時間の概算は? データセットの各レコードには文が含まれ、2 番目の列にはクラス名が含まれます。
ibm-cloud - NLC Toolkit を開けません - 認証コードが無効です
Natural Language Classifier IBM Watson を使用して何かを開発しようとしています。しかし、ツールキットを開こうとすると、次のようになります。
それはすべて NLC ツールキットから得たものです。
ibm-watson - Watson NLC で、トレーニング用 (1024 文字) と実稼働用 (2048 文字) でサイズ制限が異なるのはなぜですか?
IBM Watson Natural Language Classifier (NLC) は、トレーニング セットのテキスト値を 1024 文字に制限しています: https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-classifier/using-your-data.html#training-限界。
ただし、トレーニング済みのモデルは、長さが最大 2048 文字のすべてのテキストを分類できます: https://console.bluemix.net/apidocs/natural-language-classifier#classify-a-phrase。
この違いは私にとって混乱を引き起こします: 私はトレーニング段階と本番段階の両方に同じ前処理を適用する必要があることを常に知っていました. .
私の推論は正しいですか？生産中のテキストを 1024 文字 (そうすべきだと思う) または 2048 文字 (おそらく 1024 文字では少なすぎるため) に制限する必要がありますか?
前もって感謝します！
machine-learning - IBM Watson NLC - 20,000 以上のテキスト例を使用したトレーニング?
現在、テキスト入力から ICD10-CM コード (医療/診断コーディング システム) を返すシステムを開発しています。例
- 入力「ブラックアイ」
- return 'H44 - 地球の病気'
問題は、ICD10-CM には 70,000 から 100,000 のコードがあるため、.csv ファイルからすべてのテキスト例をアップロードした後、モデルをトレーニングできないことです。
複数のモデルを使用することは解決策ですか? それとも Google の AutoML に切り替える必要がありますか?