文本分类 - 程序员宅基地

文本分类——算法性能评估

标签：文本分类自然语言处理机器学习

优秀的文本分类模型必须经得住真实数据集的验证，因而分类器必须在通用的数据集上进行测试。用于文本分类的数据集一般称为语料库。语料库指经科学取样和加工的大规模电子文本库。借助计算机分析工具，研究...

Bert文本分类(基于keras-bert实现训练，保存，加载，预测单个文本）

标签： bert keras 文本分类

Bert 模型文本分类 1、数据准备在GitHub中有酒店评论的数据训练集：测试集： 2、代码实现 ''' 提示：受GPU性能的影响，只能运行基础版的bert预训练模型，若出现OOM 适当调整batch_size,maxlen...

使用SVM实现简单的文本分类（自然语言处理）

标签：机器学习自然语言处理

使用SVM实现文本分类（包括SVM项目简单运用，excel表格操作-主要是写入）备注： 1、前面4步（也就是模型训练，网上有很多文章，大都类似），但是第5步的使用训练好的模型，我浏览了一下网上的内容，很少有相关内容...

24 | 文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？

使用PyTorch和MLM方式训练BERT模型解决文本分类问题，详细介绍网络设计、模型配置和训练过程。建议学习数据预处理技巧和传统机器学习算法，以及处理长文本的方法。适合提高搜索引擎抓取，技术内容丰富。

BERT微调之单句文本分类

标签：自然语言处理 bert 分类

单句文本分类是最常见的自然语言处理任务，需要将输入文本分成不同类别。例如：在情感分类任务SST-2中，需要将影评文本输入文本分类模型中，并将其分成褒义或贬义。 1. 建模方法应用BERT处理单句文本分类任务的模型...

tf第十二讲：TextCNN做文本分类的实战代码

标签： cnn TextCNN tensorflow

本文主要介绍了tf第十二讲：TextCNN做文本分类的实战代码，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。文章目录 1. API讲解 2. 实战代码

文本分类算法LDA

标签： LDA 文本分类 python

基于LDA文本分类的python实现版本

利用文本相似度进行英文文本分类（C++实现）

标签：分类数据挖掘 c++

利用文本相似度进行英文文本分类，利用文本相似度进行英文文本分类（C++实现）。仅用于应付课程小作业。

【NLP-新闻文本分类】处理新闻文本分类所有开源解决方案汇总

标签：深度学习人工智能 NLP

目录引言1 textCNN or Bert1.1 简介1.2 textcnn...赛题参考【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索 1 textCNN or Bert 1.1 简介（1）环境 tensorflow 1.x pytorch （2）作者博客和github 天池博客分享 Github源码 1.

fasttext文本分类

fastText是Facebook Research在2016年开源的一个词向量及文本分类工具，今天这篇文章主要使用fasttext在来做文本分类，测试fasttext用于分类的实际效果。本文所使用的数据及代码均已上传至GitHub 传送门： fasttext...

文本分类过程概述

标签：文本分类

传统的文本分类过程通常包括训练模块和分类模块如下图所示：一般来讲文本分类过程包括预处理、文本表示、特征降维、训练分类器和分类性能评估。文本分类过程图 1、文本分类预处理由于计算机很难直接处...

【3】简单粗暴MATLAB中文文本分类

标签：文本分类 MATLAB 机器学习

最近探索了用MATLAB进行文本分类，没有涉及高级和复杂的算法公式，仅发出来和大家分享下。数据集数据是关于新闻分类的，总共包括财经、房产、家居、教育、科技、时尚、时政、体育、游戏、娱乐10种类型的新闻。训练...

基于多源数据的文本分类和信息检索

标签：自然语言处理人工智能语言模型

作者：禅与计算机程序设计艺术《85. 基于多源数据的文本分类和信息检索》技术博客文章引言 1.1. 背景介绍随着互联网和大数据时代的到来，文本数据量不断增加，人们需要处理更多更复杂的信息

文本分类（1）-文本预处理

标签：英文文本预处理机器学习文本分类

在进行文本分类之前，需要对文本进行预处理。文本预处理过程大致分为以下几点： 1、英文缩写替换预处理过程中需要把英文缩写进行替换，如it’s和it is是等价的，won’t和will not也是等价的，等等。 text = "The ...

【多标签文本分类】《融合注意力与CorNet的多标签文本分类》

标签：多标签文本分类文本分类 CorNet

论文给的小标题“多标签...强化标签之间的语义联系，将标签语义信息与文本上下文语义信息进行交互，获得基于标签语义的文本特征表示。【注二】：2022年的论文，竟然不介绍预训练语言模型，比如ELMo、BERT、XLNet这些。

NLP自然语言处理——文本分类（CNN卷积神经网络）

标签：深度学习 nlp python

文本分类是NLP自然语言处理中一项基本功能，它在新闻分类、主题分类、问答匹配、意图识别、情感分类、推断等领域都有涉及。学习应用文本分类任务的难点有被识别语言的复杂性和评测函数的设计等 ...

文本分类（二）文本数据数值化，向量化，降维

标签：机器学习文本分类

上面一篇博客文本分类流程（一）文本分类的大致步骤+数据预处理------毕业论文的纪念已经讲述了文本处理中的两个步骤，网页获取+数据清洗，得到了干净的文本数据。下面开始介绍如何将我们能够识别的文本数据转化为...

【层级多标签文本分类】Hierarchical Multi-label Text Classification: An Attention-based Recurrent ...

标签：分类网络数据挖掘

本文提出了一种新的基于层次注意力的递归神经网络(HARNN)框架，通过整合文本和层次类别结构，将文档逐级分类到最相关的类别中。具体地说，我们首先应用文档表示层来获得文本的表示和层次结构。然后，我们开发了一个...

TextCNN进行文本分类多标签分类

标签：自然语言处理 nlp 深度学习

TextCNN ...提取码：zygc TextCNN是卷积神经网络的一种(其实就是一个简单的神经网络)。卷积神经网络是指-至少在网络的一层中使用了卷积运算代替矩阵乘法运算。其具有以下三个优点： • 稀疏交互：不是每个输出单元与...

基于 GRU-Attention 的中文文本分类学习记录

标签： gru 分类学习

进行中文新闻文本分类实验，用来说明注意力机制对文本分类结果的影响，然后在同样的数据集上使用传统的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB），并与前面的深度学习模型的分类效果做对比，来说明...

基于机器学习的文本分类！

标签：算法机器学习人工智能

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：李露，西北工业大学，Datawhale优秀学习者据不完全统...

中文文本分类

标签：中文文本分类 java实现

现代信息检索课的大作业，刚完成。热乎的。能够实现中文文本的话题分类。

大规模新闻文本分类数据集

标签： NLP

大规模新闻文本分类数据集，有多个领域，按文件夹摆放，不仅可以用来做文本分类实验，数据不少甚至可以用来做BERT预训练

基于机器学习的新闻文本分类

Task1-数据探索分析数据存储由于用pandas一次性读取20w条数据显示memory...df = pd.read_csv(r'D:\Datawhale学习资料\15期-NLP新闻文本分类\data\train_set.csv', sep='\t') texts_num = len(df.index) # 计算出新

基于BERT模型实现文本分类任务（transformers+torch）

标签： BERT NLP 深度学习

????BERT的原理分析可以看这：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》论文笔记 ????代码实现主要用到huggingface的transformers库（4.9.1）和torch库（1.6.0） ...

6. 文本分类——transformer模型

标签：自然语言处理

文章目录一、简介二、transformer结构三、用于文本分类的transformer1. embedding layer（嵌入层）2. positional encoding（位置编码）3. Scaled dot-product attention（缩放的点乘注意力机制）4. Multi-head ...