非常相似模式的二元分类任务

Posted 2023-03-12

【中文标题】非常相似模式的二元分类任务

【英文标题】：Binary Classification Task on Very Similar Patterns

【发布时间】：2017-09-25 05:32:15

【问题描述】：

我正在尝试对一组彼此非常相似的句子进行二元分类任务。我的问题是我不确定如何处理样本之间如此相似的问题。以下是我的一些问题：

(1)。在这种情况下，哪种分类技术更适合？

(2)。在这种情况下，特征选择会有所帮助吗？

(3)。基于循环神经网络 (LSTM) 的序列分类算法能否成为一种潜在的方法？

很高兴看到有关此问题的任何提示或帮助，谢谢！

【问题讨论】：

我很惊讶！为什么要减分？这个问题有什么问题？也许我需要考虑聚类算法而不是分类算法？

我猜评分是因为这类问题不适合 SO，请参阅guidelines。我建议你试试Cross Validated

谢谢@ncfirth！我换了话题。

什么是'如此相似'？这个问题没有任何意义......

@Anony-Mousse 正如上面所解释的，“如此相似”是指代表数据集样本的句子。

【参考方案1】：

（仅是 3 的潜在答案） 假设您只需要对它们是否属于某个类别进行分类，那么您不会想要使用 RNN，除非您真的希望它从中做出新的东西（序列到序列）

也就是说，如果你用序列展平器和全连接层结束它，就可以对其进行分类

【讨论】：

感谢您的回答。我的数据样本是句子（短句），类标签是 0 或 1。所以，实际上我将使用 RNN 来构建预测模型而不是生成模型。