历时一个多月,从0开始学习机器学习到做完赛题,虽然是拿了国二,但也很值得记录一下。
或许能给后续想拿奖的同学一个参考。
本题智慧政务留言处理分为三部分代码T1、T2、T3解决
运行方式为进入T1、T2、T3文件夹中分别运行run.py
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资料总结
用户词典
泰迪杯地名词典.txt 37KB
泰迪杯行政地名词典.txt 14KB
泰迪杯地名词典ns.txt 48KB
T2
分词附件3.xlsx 2.97MB
heat_score.py 13KB
birch_cluster.py 16KB
place_maker.py 4KB
process.py 7KB
run.py 468B
pyhanlp添加用户词典方法.txt 514B
cluster_result.json 647KB
__pycache__
process.cpython-36.pyc 8KB
place_maker.cpython-36.pyc 4KB
birch_cluster.cpython-36.pyc 12KB
heat_score.cpython-36.pyc 10KB
log
2020-05-08_15-36-31.txt 27KB
C题论文.pdf 2.79MB
示例数据
4.xlsx 90KB
3.xlsx 23KB
1.xlsx 21KB
2.xlsx 1.57MB
题目.pdf 331KB
requirements.txt 140B
README.MD 356B
stopword.txt 13KB
T3
result_相关性.xlsx 2.85MB
relativity.py 3KB
.0 2.37MB
run.py 293B
附件4_人工标注.xlsx 2.56MB
分词附件4.xlsx 1.82MB
interpretability.py 3KB
__pycache__
interpretability.cpython-36.pyc 3KB
relativity.cpython-36.pyc 3KB
T1
category.py 7KB
结果数据
热点问题留言明细表.xlsx 59KB
热点问题表.xlsx 5KB
答复意见评价.xlsx 2.87MB
分类结果.xlsx 661KB
留言分类模型.m 3.35MB
全部数据
附件1.xlsx 21KB
附件2.xlsx 5.2MB
附件3.xlsx 2.31MB
附件4.xlsx 2.53MB
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