我正在阅读有关 Google Prediction API 的信息，但无法找出文档的一部分。
来自use cases 我在这部分有点卡住了：
每一行只能分配一个标签，但您可以应用多个 通过重复一个示例并应用不同的示例来标记一个示例 给每个人贴上标签。例如：“兴奋”、“天哪！刚刚度过了一个美妙的 天！” “烦人”，“天哪！刚刚度过了美好的一天！”如果您发送推文 对于此模型，您可能会得到如下分类： “兴奋”：0.6，“烦人”：0.2。
为什么在没有更多功能的情况下会设置“excited”：0.6，“annoying”：0.2。为什么首选兴奋？
【问题讨论】：
标签： prediction google-prediction
不是“兴奋”标签是首选，而是消息实际上应该被归类为“兴奋”而不是“烦躁”的概率。
假设我对情绪有 2 个分类：“看涨”和“看跌”。然后，我在 Prediction API 中使用偶数的“看涨”和“看跌”训练数据训练模型。当我向 Prediction API 提交消息以获取情绪时，它会读取文本并根据消息中的单词分配“看涨”和“看跌”概率。概率总和为 1。
同样，并不是一个标签比另一个标签更受欢迎，而是消息“兴奋”的概率是“恼怒”的 3 倍。
【讨论】：
如果您仅使用这 2 个示例训练模型，即句子“OMG！刚刚度过了美好的一天！”的“兴奋”和“烦人”标签，那么在查询类似“OMG！刚刚度过了美好的一天！”应该是“兴奋”：0.5，“烦人”：0.5。
所以谷歌文档中可能没有完美地解释这种情况。我猜他们更专注于解释可以将 2 个不同的标签与完全相同的句子相关联。
【讨论】：