作者stayfool (fool)
看板DataScience
標題[問題] 如何用機器學習製作特殊用途的詞向量
時間Sun Apr 24 17:25:35 2022
作業系統: win10
問題類別: ML
使用工具: python
問題內容:
欄位結構如右，[(類別，原因)，(資料，頻率)]，舉例如下，
[(食物，購買)，(漢堡，10次)，(米飯，5次)，(牙刷，2次)]
[(食物，不吃)，(牙刷，10次)，(米飯，5次)，(青菜，2次)]
要如何把「食物」這個單詞作成向量，
當食物跟購買 一起出現時，食物跟漢堡 相似度最高
當食物跟不吃 一起出現時，食物跟牙刷 相似度最高
用Apriori 或 FP growth 能作出來嗎? 或是其它方式才能作? 該如何作?
求解，謝謝!
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1F：→ chang1248w: 你要不要全部拿出來一次問一問 04/24 19:31
2F：噓 chang1248w: embedding 的做法很多，看你爽用哪一個就用哪一個 04/24 19:49
3F：噓 chang1248w: 有了frequency pattern 要找彼此之間的conditional 04/24 19:56
4F：→ chang1248w: probability 就是小菜一碟，會這樣問代表你求關鍵字 04/24 19:56
5F：→ chang1248w: 回去以後根本沒做功課。 04/24 19:56
6F：→ ddavid: frequent pattern mining / association rule 04/24 20:47
7F：→ ddavid: 可見上次給你關鍵字，你根本沒去了解 04/24 20:47
8F：→ stayfool: 我查了FP的資料，範例是2個詞、3個詞以上，一起出現 04/24 20:51
9F：→ stayfool: 的頻率，例如食物跟漢堡一起出現10次，FP就可處理問題 04/24 20:53
10F：→ stayfool: 我是ML新手，不知道在某條件下的frequency pattern 04/24 20:57
11F：→ stayfool: 該如何作?因為給定的條件跟出現頻率無關，條件只出現1次 04/24 21:00
12F：→ stayfool: 例如購買是條件，食物碰到購買會和漢堡相似 04/24 21:03
13F：→ stayfool: 衣服碰到購買，也許會和透氣相似，這種情況下 04/24 21:05
14F：→ stayfool: 該如何作出詞向量，想不出來，才再次發文請教 04/24 21:07
15F：噓 chang1248w: 太好了，新關鍵字條件機率 04/24 22:28
16F：→ ddavid: 你是不是沒發現 fp 的後面還有另一個關鍵字 association 04/27 21:34
17F：→ ddavid: rule XD 04/27 21:34
18F：→ ddavid: 然後你這目標性，看起來並不是要做詞向量啊 04/27 21:36
19F：→ ddavid: 你可以明確說看看拿了詞向量要怎麼用嗎，你期待一個詞向量 04/27 21:37
20F：→ ddavid: 在 A 情況跟一個詞向量 X 距離近，在 B 情況卻又要能跟另 04/27 21:38
21F：→ ddavid: 一個詞向量 Y 接近？ 04/27 21:38
22F：→ diabolica: 要問幾次 05/01 01:47
23F：推 hsuchengmath: 可以查查contractive learning, 在同個陣列的物件 05/01 05:51
24F：→ hsuchengmath: 他們互為正樣本，在另一個陣列的物件 他們互為負 05/01 05:51
25F：→ hsuchengmath: 樣本，這種訓練方式也適用於few shot learning, 就 05/01 05:51
26F：→ hsuchengmath: 提點到這了xdd 05/01 05:51