文本分类需要CNN？No！fastText完美解决你的需求（前篇）fastText是个啥？简单一点说，就是一种可以得到和深度学习结果准确率相同，但是速度快出几个世纪的文本分类算法。这个算法类似与CBOW，可爱的读着是不是要问CBOW又是个什么鬼？莫急，听小编给你慢慢到来，一篇文章，让你了解word2vec的原理，CBOW、Skip-gram模型，以及目前业界最流行的文本分类算法——fastText
1、改造BERT模型首先，多标签分类就是将单输出改为多输出，最原始的想法是训练多个分类模型，每个模型预测不同的输出，比如，在预测顾客对饭店的评价中，第一个模型预测口感如何，第二模型预测交通是否方便，尽管会浪费时间、存储和计算资源，问题好像也解决了。但是，看了一些其他多标签的任务后发现还有问题，比如：碰到第二个标签是依赖第一个标签的情况就不好说了，比如第一个标签预测饭店很好，第二个标签预测为不推荐，
转载
2023-12-14 09:25:48
195阅读
原文：Label-Specific Document Representation for Multi-Label Text Classification（EMNLP 2019）多标签文本分类摘要：本文使用标签相关的注意力网络学习文档表示。该方法在构建文档表示时使用了标签的语义信息来决定标签和文档的语义联系。并且，根据文档内容信息，使用了自注意力机制识别标签特定的文档表示。为了整合以上两部分，使用了自
多标签文本分类的框架：ALBERT+Denses，即通过 多个二分类解决多标签分类问题。搭建这个框架的目的主要还是为了和其它几个不同的框架做一些对比，以及尝试一种新的方法来做多标签文本分类。 目的：主要是兴趣，实现自己的想法，以及与其他框架对比下实验效果。 这篇文章和之前写的一篇文章有一定的相似之处。 HelloNLP：多标签文本分类 [ALBERT]（附
转载
2024-07-12 06:54:56
66阅读
作者：太子長琴(NLP算法工程师)Paper: http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~tcc/publications/coling2018_attribute.pdfcode: https://github.com/thunlp/attribute_charge核心思想：基于类别属性的注意力机制共同学习属性感知和无属性的文本表示。这是 COLING
转载
2024-08-29 00:01:04
27阅读
一、概述随着信息技术的发展，最稀缺的资源不再是信息本身，而是对信息的处理能力。且绝大多数信息表现为文本形式，如何在如此大量且复杂的文本信息中如何获取最有效的信息是信息处理的一大目标。文本分类可以帮助用户准确定位所需信息和分流信息。同时，互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本，其包含大量有价值的隐含信息，迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。 基于人工智能技术的文本
转载
2024-01-12 14:48:27
109阅读
NLP（二十八）多标签文本分类
本文将会讲述如何实现多标签文本分类。什么是多标签分类？ 在分类问题中，我们已经接触过二分类和多分类问题了。所谓二（多）分类问题，指的是y值一共有两（多）个类别，每个样本的y值只能属于其中的一个类别。对于多标签问题而言，每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别。 举个简单的例子，我们平时在给新闻贴标签的时候，就有可能把一
转载
2023-09-04 18:43:57
0阅读
这是一份还没完成的作品。后面再补上~Word2Vec两个算法：Skip-grams (SG)：预测上下文Continuous Bag of Words (CBOW)：预测目标单词两种稍微高效一些的训练方法：Hierarchical softmax Negative samplingps:时间已经来不及了，[详细介绍]及[代码讲解]以后补上。这次主要来讲一下TextCNN。TextCNN[先上一波理
转载
2023-10-31 16:36:17
31阅读
大数据文摘出品过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。ELMo，ULMFiT 和OpenAI Transformer是其中几个关键的里程碑。所有这些算法都允许我们在大型数据库(例如所有维基百科文章)上预先训练无监督语言模型，然后在下游任务上对这些预先训练的模型进行微调。这一
转载
2024-01-22 11:24:49
91阅读
文本分类概述（NLP）**文本分类问题：**给定文档p，将文档分类为n个类别中的一个或多个 **文本分类应用：**常见的有垃圾邮件识别，情感分析 **文本分类方向：**主要有二分类，多分类，多标签分类 **本分分类方法：**传统机器学习方法（贝叶斯、SVM等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） **本文的思路：**本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理
转载
2023-08-31 11:03:10
151阅读
文本分类算法综述简述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：1.预处理；2.文本表示及特征选择；3.构造分类器；4.分类。通常来讲，文本分类任务是指在给定的分类体系中，将文本指定分到某
转载
2023-11-13 19:41:16
308阅读
本文将会讲述如何实现多标签文本分类。什么是多标签分类？ 在分类问题中，我们已经接触过二分类和多分类问题了。所谓二（多）分类问题，指的是y值一共有两（多）个类别，每个样本的y值只能属于其中的一个类别。对于多标签问题而言，每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别。 举个简单的例子，我们平时在给新闻贴标签的时候，就有可能把一篇文章分为经济和文化两个类别。因此，多标签问题在我们的日常生活中也是很常
文章摘要 由于大规模数据集的使用和端到端训练的神经网络结构的应用，数据到文本生成显示出了巨大的潜力。这些模型通过表征学习适当地选择内容，连贯地组织内容，并按语法对其进行描述，将实体视为词汇标记。在这项工作中，我们提出了一个以实体为中心的神经网络架构来生成数据到文本。我们的模型创建了动态更新的特定实体表示。文本是在数据输入和实体内存表示的条件下生成的，在每个时间步使用分层注意。我们在RotoW
转载
2024-07-30 18:32:45
39阅读
入门NLP-基于机器学习的文本分类综述传统文本分类方法文本预处理：中文分词英文分词文本表示One hotBag of WordsBi-gram and N-gramTF-IDF分类器 综述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己
转载
2023-10-13 20:58:55
155阅读
文本分类是NLP领域最经典的应用场景之一，其实现方法我们可以划分为两类。其一是基于传统机器学习的文本分类，如 TF-IDF文本分类。其二便是基于深度学习方法的文本分类，如Facebook开源的FastText文本分类，Text-CNN 文本分类，Text-CNN 文本分类等。下面我们详细介绍这两种方法。一、机器学习方法文本分类任务可被划分为特征工程和分类器两部分，具体流程如下图所示：特征工程这里的
转载
2023-10-10 14:24:31
86阅读
文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向： 主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法： 传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等）本文的思路： 本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手，重点关注
转载
2023-11-01 08:43:08
381阅读
众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。0.文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中
转载
2023-10-27 19:33:47
150阅读
原始文本 → 数据清洗 → 分词处理 → 序列化 → 模型训练 → 评估预测（LSTM实现）
因为目前有在做涉及到文本分析（情感分析）的项目，也想为以后的相关项目做下知识储备，最近开始入坑Tensorflow的一些深度学习的NLP相关实践，同时学习了文本分类领域中基于深度学习的模型的一些应用知识（然而还是个菜鸟，半懂不懂的哈哈哈）。这里对相关知识进行了总结，巩固个人知识体系，同时分享给大家... ...
转载
2021-05-28 22:43:00
954阅读
2评论
# NLP文本分类：基础与实践
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉领域的重要研究方向。文本分类是NLP的一项重要任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别中。无论是垃圾邮件检测、情感分析，还是新闻分类，文本分类都起着关键作用。本文将深入探讨文本分类的基本概念，处理流程，并通过代码示例帮助大家理解。
## 文本分类的基本概念
文本分类可以被视为一个监督学习问题，
