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# System prepended metadata

title: (week 1)lab資料整理
tags: [lab]

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# (week 1)lab資料整理
###### tags: `lab`
# [what is ESG](https://hackmd.io/_j4i576DQgWxCIpyPmzXlA)
# 任務分析
- input:一段文字或是句子
- output:屬於哪個類別
# 需求
- input處理:
    - 斷句/斷詞:
        - 中文:jieba(簡體中文)
        - 英文:（happy在弄）[相關筆記連結](https://hackmd.io/vU_ZqZpFSEyFRAjyTVKQPA)
    -  關鍵字提取:
        - TF-IDF:
        - n-gram:
        - word-embedding:
- model choice
    - FastText:
    - text CNN: 
    - text RNN:
    - text LSTM:
    - text GRU:
    - bert:
    - RCNN:
    - hierarchical attention network:
    - transformer
# 來源網址/學習資源
- [NLP系列之文字分類](https://www.itread01.com/hkyfplf.html) 
- [bert句子分類](https://cloud.tencent.com/developer/article/1555590)
- [nlp情分類器](https://sfhsu29.medium.com/nlp-%E5%85%A5%E9%96%80-1-text-classification-sentiment-analysis-%E6%A5%B5%E7%B0%A1%E6%98%93%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E9%A1%9E%E5%99%A8-bag-of-words-naive-bayes-e40d61de9a7f)
# 其他想法
- 開一個自己名字的段落，然後在下面補充
## happy
- 目前我覺得可以先試著了解一些不同的方法，至於實作方面的話可以往"了解如何使用"為目標，也就是說文本可以先找不用那麼難的，重點是要可以比較預期結果跟實際結果的差異，並了解他為什麼會有這樣的結果
    - 例如我對一個文本斷詞，我可以解釋他為什麼我會出現這個成果（或者狀況）並且我知道如何改進（或保持原本結果）