目录 大纲概述数据集合数据处理预训练word2vec模型一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量textCNN 模型charCNN 模型Bi-LSTM 模型B
之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。 今天来写下tensoflow版的代码。 再来感受下它的魅力。 tensorflow比Keras更接近底层，可以更方便让我们理解Word2vector如何应用在文本分类中 简化版例子。算例第一步：导入包#!/usr/bin/env python3
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## 文本分类中的 Word2Vec 和 PyTorch
文本分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它旨在根据文本内容将其分配到特定的类别。随着深度学习技术的快速发展，Word2Vec 和 PyTorch 成为文本分类任务中常用的工具。本文将介绍 Word2Vec 的原理，并展示如何使用 PyTorch 实现文本分类。
### Word2Vec 概述
Word2Vec 是一种将词汇转
大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题，即使用判定给定的一段文本信息表达的情感属于积极情绪，还是消极情绪． 本实践使用 IMDB 电影评论
因为工作中需要用到计算词语权重，进而作词与选择，思考了一下tf/idf。首先还是简单介绍一下tf/idf。这个概念最开始用于信息检索。tf表示term frequency，通常是指词频；idf表示inversed document frequency，是文档频率的倒数。计算方式如下：通常是对于一篇文档，统计某个词出现的次数，并用文档中的总词数作归一化，计算出的tf在（0，1）之间。同时，统计这个词
本节内容有些抽象，自己也可能理解不到位，可能有些错误，请批判性参考seq2seq分为encoder和decoder两部分，如下图所示，每一个部分可以使用CNN，RNN，LSTM等模型，输入2针对不同情况可有可无，模型在翻译，文本摘要生成等方面有广泛应用。在编码器encoder中可以对输入内容编码，表示为一个特征输出，然后输入到解码器decoder中，对特征进行解码产生输出，如以下翻译的例子，输入e
Efficient Estimation of Word Representations in Vector SpaceDistributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality首先第一篇文章Efficient Estimation of Word Representations in Vector Spa
基于Bert语言模型的中文短文本分类一、前言本次的任务是基于谷歌开源的Bert语言模型，进行微调，完成中文短文本分类任务。利用爬虫从微博客户端中获取热门评论，做为训练语料。二、添加自定义类MyDataProcessor添加自定义类MyDataProcessor，完成训练和测试语料的文件读取和预处理工作。class MyDataProcessor(DataProcessor):
"""Base
完整项目文本分类(二)专栏主要是对Github优秀文本分类项目的解析，该文本分类项目，主要基于深度学习模型，包括TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、BiLSTM_Attention、DPCNN、Transformer，使用PyTorch实现。目录1. 项目特点2. 数据集3. 项目组织结构4. 使用方式1. 项目特点相比于文本分类(一),它主要有以下几个不同：1）提
作者：llhthinker1 文本分类任务介绍文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。文本分类的应用非常广泛。如：垃圾邮件分类：二分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件情感分析二分类问题，判断文本情感是积极(positive)还是消极(negative)多分类问题，判断文本情感属于{非常消极，消极，中立，积极，非常积极}中的哪一类新闻主题分类：判断
引言人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。 这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。 所以，在文本分类中，降维有时候是非常关键的一环。为什么需要降维?也就降维有什么好处？ 1
基于 word2vec TextRNN 的新闻文本分类
写在前面因为结课论文的需要，我想写一篇关于分析金庸小说的小论文，查了些资料，感觉还行，一动手，发现问题大了去了。所有的资料都有一个共同的问题：碎片化，不成体系。乍一看感觉是可行的，但是你真的动手去做的时候，就发现两个问题：1、无从下手。脑子里的想法不知道怎么开始落实。 2、连不起来。各个步骤你基本都能查到，但是没办法理成一个完整、切实可行的流程。以上是我着手做这件事的时候遇到的问题，把这
# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport gensimimport jiebaimport reimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom
原创
2021-11-20 15:56:55
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word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。需要注意的是，word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。下面通过一个完整的实例来看看word2vec是如何使用的。一、jieba分词由于是
word2vec简介 word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。
自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。在机
一 序理论部分，可以看之前 NLP学习笔记 36-word2vec当然自己觉得整理的不够好，hanlp作者的一篇是结合代码分析的《word2vec原理推导与代码分析》二 验证整体流程使用 gensim这个就是最简单的，这里的数据集就是一个分词之后的。如果单纯试验，从网上找对应的数据集就好。如果是自己的数据（比如原始的文本），那就需要分词处理后生成。遇到的问题：我开始参照网上的
基于 word2vec 模型的文本分类任务前言一、安装并导入工具包二、获取词表三、训练模型四、统计词频四、获取特征向量五、准确率计算六、代码总和 前言基于 word2vec 模型的文本分类任务：文本共包含七个类别，每个类别包含200个文本。 一、安装并导入工具包本实验主要使用到的工具包有 gensim 包， jieba 包， numpy 包和re 包。 安装 gensim 模块命令如下，其他模
生成词向量是自然语言处理中的基本过程，此前对此只知道使用但是一直不知道其原理。最近补课，仔细学习了word2vec，上网查资料的时候发现很多博客资料上讲到的主要是理论，不好全面理解；而对于介绍应用的文章又偏重于某个工具的使用而不是训练的细节，所以特别参考了Tensorflow上的实现写下本篇文章，以防忘记。其中Tensorflow实现word2vec请点击这里 正文：对于word2vec的原理这里
目录 目录1.读写数据集2.重采样3.建立datasetLoader4.搭建skip-gram模型5.训练1.读写数据集使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下：实现工具：Jupyter提取码：7m14 之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量，但是中文词向量有一个很麻烦的事情就是分词。他们几乎都毫不犹豫的选择jieba分词，然而jieba分词是基于1阶马尔科夫随机场分词，这
