Nlp 确定给定单词是否为疾病的二元分类_Nlp_Classification_Nltk_Lstm_Recurrent Neural Network

Nlp 确定给定单词是否为疾病的二元分类

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Nlp 确定给定单词是否为疾病的二元分类,nlp,classification,nltk,lstm,recurrent-neural-network,Nlp,Classification,Nltk,Lstm,Recurrent Neural Network,我写了一个代码，用于在给定的句子中预测疾病。以下是所使用的功能 POS Tags IOB tagger 输出很简单，要么给定的单词是疾病，要么不是疾病。我制作了一个LSTM模型，规格如下 256 hidden units (Single Layered) 20% droupout 20 epochs 1 batch size 令人惊讶的是，我在私人测试用例（即未经培训的文档）上获得了100%的准确率，这可能吗？IOB标签中有什么？如果他们记录了什么是疾病术语，你只需从特征中查找答案。“病

我写了一个代码，用于在给定的句子中预测疾病。以下是所使用的功能

POS Tags
IOB tagger

输出很简单，要么给定的单词是疾病，要么不是疾病。我制作了一个LSTM模型，规格如下

256 hidden units (Single Layered)
20% droupout
20 epochs
1 batch size

令人惊讶的是，我在私人测试用例（即未经培训的文档）上获得了100%的准确率，这可能吗？

IOB标签中有什么？如果他们记录了什么是疾病术语，你只需从特征中查找答案。“病人患了急性脱水”。那么这个的IOB应该是“病人[O]患了[O]急性脱水[I]”。所以我是对的？如果您将这些IOB标记作为输入传递给分类器，那么您的“特性”包括您要查找的属性。你的分类器所要做的就是注意你给它的IOB标签，然后把它们吐回给你。换一种说法：如果你在互联网上找到一段随机的段落，你将如何计算你的分类器需要看到的IOB标签来完成它的工作？似乎你需要一个分类器来使用你的分类器。IOB标签里有什么？如果他们记录了什么是疾病术语，你只需从特征中查找答案。“病人患了急性脱水”。那么这个的IOB应该是“病人[O]患了[O]急性脱水[I]”。所以我是对的？如果您将这些IOB标记作为输入传递给分类器，那么您的“特性”包括您要查找的属性。你的分类器所要做的就是注意你给它的IOB标签，然后把它们吐回给你。换一种说法：如果你在互联网上找到一段随机的段落，你将如何计算你的分类器需要看到的IOB标签来完成它的工作？似乎您需要一个分类器来使用您的分类器。