用神经网络训练一个文本分类器

本文来自于machinelearnings。文章主要引用需要的库，提供训练集，整理数据，迭代：编写代码+测试预测结果+调整模型,抽象,等方面介绍的。理解聊天机器人的工作原理是非常重要的。聊天机器人内部一个非常重要的组件就是文本分类器。我们看一下文本分类器的神经网络（ANN）的内部工作原理。多层神经网络我们将会使用2层网络（1个隐层）和一个“词包”的方法来组织我们的训练数据。文本分类有3个特点：模式匹配、算法、神经网络。虽然使用多项朴素贝叶斯算法的方法非常有效，但是它有3个致命的缺陷：这个算法输出一个分数而不是一个概率。我们可以使用概率来忽略特定阈值以下的预测结果。这类似于忽略收音机中的噪声。这

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