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,看准须要实现的目标
不管科研还是工作。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,就可開始着手做东西了。
分析数据乃其一比較重要的一步,至少卤主这么认为,尽管没做出几个大的东西。分析数据。了解数据特性,知道其是如何的格式,是否有异常数据,数据是否足够多,是否须要引入外部数据(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開始行动。
三、结合方法取特征
特征分析。重要的一环。
四、优化程序调试參数
从第二步就要開始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,改了个參数,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。。。。。。