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基于 Hadoop+SVM 的关键词分类解决方案

基于 Hadoop+SVM 的关键词分类解决方案. 队伍名称：雨石 队员组成：张延祥 潘临杰. 目录. 算法总体流程 Hadoop 实现 调优 可扩展点 参考文献. 算法总体流程. 中文分词 向量化 模型训练 样本预测. Hadoop 实现. 分词 IKAnalyzer SVM Liblinear Hdfs 读取 一对一训练 or 分组训练 训练预测 map-reduce 投票预测. 调优. 分组数目与分类性能的权衡（ 0.05%-0.15% ） 细粒度分词（ 0.8% 左右） 张三 / 说的 / 确实 / 在理

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基于 Hadoop+SVM 的关键词分类解决方案

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Presentation Transcript

  1. 基于Hadoop+SVM的关键词分类解决方案 队伍名称：雨石 队员组成：张延祥 潘临杰

  2. 目录 • 算法总体流程 • Hadoop实现 • 调优 • 可扩展点 • 参考文献

  3. 算法总体流程 • 中文分词 • 向量化 • 模型训练 • 样本预测

  4. Hadoop实现 • 分词 • IKAnalyzer • SVM • Liblinear • Hdfs读取 • 一对一训练or分组训练 • 训练预测map-reduce • 投票预测

  5. 调优 • 分组数目与分类性能的权衡（0.05%-0.15%） • 细粒度分词（0.8%左右） • 张三/说的/确实/在理 • 张三/三/说的/的确/确实/实在/在理 • 向量化权重（0.02%） • svm参数（0.2%） • -s 4 （MCSVM_CS，Multi-class SVM by Crammer and Singer） • 停用词（0.04%）

  6. 可扩展点 • 模型训练并行化 • 切分数据（抽样，聚类等）

  7. 参考资料 • IKAnalyzer官网：https://code.google.com/p/ik-analyzer/ • Liblinear官网：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ • Fan R E, Chang K W, Hsieh C J, et al. LIBLINEAR: A library for large linear classification[J]. The Journal of Machine Learning Research, 2008, 9: 1871-1874. • Keerthi S S, Sundararajan S, Chang K W, et al. A sequential dual method for large scale multi-class linear SVMs[C]//Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2008: 408-416.

  8. 谢谢！ • Q&A

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