keyword extraction for kaggle facebook keyword extraction competation
标签文件： ../data/keyword_freq.txt 总标签： 42048 TOP 5词： ('c#', 463526) ('java', 412189) ('php', 392451) ('javascript', 365623) ('android', 320622) 出现频率大于100的词共有10138个 占总的标记百分比0.957526751589 出现频率大于1000的词共有2148个 占总的标记百分比0.814420901007 出现频率大于10000的词共有234个 占总的标记百分比0.515311492928 出现频率大于20000的词共有96个 占总的标记百分比0.405413005886 平均tag长度2.88522230389
这里是数据分析的结果
如果想要得到一个好的精度，必须取到tag出现次数为100以上的词，这样在训练的时候才能有一个好的效果
我觉得对于出现频率10000-20000 的词频的tag，引用ml的方式学习，而且这样做的效果也会相对好一些 对于出现词频10000一下的词，用ML学习显然效果不会好，这些词出现的几率连万分之一都不到，肯定学不出来的。