我正在阅读有关Google预测API的信息，但无法找出文档的一部分。
从用例来看，我在这一部分有点卡住了：
为什么它会把"兴奋"：每行只能分配一个标签，但您可以应用多个标签 通过重复一个示例并应用不同的标签来标记一个示例 标签到每一个。例如："兴奋"，"天哪！刚刚有一个很棒的 日！"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，您可能会得到如下所示的分类： "兴奋"：0.6，"烦人"：0.2。
0.6，"烦人"：0.2，而兴奋上没有更多的功能。为什么首选兴奋？
这并不是说标签"兴奋"是首选的，而是消息实际上应该被归类为"兴奋"而不是"烦恼"的可能性。
假设我有 2 种情绪分类："看涨"和"看跌"。然后，我在预测 API 中使用偶数量的"看涨"和"看跌"训练数据训练模型。当我向预测 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。概率的总和将加起来为 1。
所以再说一次，并不是一个标签比另一个标签更受欢迎，而是消息被"兴奋"的概率是"烦恼"的3倍。
如果您只用这两个示例来训练模型，句子"OMG！刚刚度过了美好的一天！"，这是查询像这样的推文分类时唯一合理的结果"天哪！刚刚度过了美好的一天！"应该是"兴奋"：0.5，"烦人"：0.5。
因此，Google文档中可能没有完美地解释这种情况。我想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。