1前言本篇博客主要是记录自然语言处理中的文本分类任务中常见的基础模型的使用及分析。Github上brightmart大佬已经整理出很完整的一套文本分类任务的基础模型及对应的模型代码实现。网上也有部分博客将brightmart写的模型实现步骤进行翻译整理出来了。本着尊重原创的原则，后面都列出了参考链接，在此也感谢参考链接上的作者。本文将对之前文本分类基础模型的博客和文献进行整理，此外再加上自己的一部
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2024-06-04 07:29:17
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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
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2023-10-13 20:58:55
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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
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2023-10-27 19:33:47
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# NLP文本分段实现方法
## 1. 介绍
在自然语言处理（NLP）中，文本分段是将一篇长文本切分成多个段落或句子的过程。这对于诸如文本摘要、文本分类、机器翻译等任务来说非常重要。本文将介绍如何使用Python实现NLP文本分段的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现NLP文本分段的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 加载文本数据 |
|
原创
2024-01-12 09:36:29
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# 如何实现 NLP 文本分段
在自然语言处理（NLP）中，文本分段是一项重要的任务，通常用于将长文本划分成更小、意义更明确的段落。这对于文本分析、信息提取等应用十分有用。本文将引导您完成文本分段的全过程，包括必要的步骤、使用的代码，以及一些说明。
## 流程概览
下面是我们实现文本分段的步骤，您可以参考这张表格理解整体流程：
| 步骤 | 描述
【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本分块是将一大段文本分割成几段小文本，其目的是比如想获取一段文本中的一小部分，或分割得到固定单词数目的小部分等，经常用于非常大的文本。注意文本分块和分词不一样，分词的目的是把一段
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2023-11-15 15:31:20
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Bert大规模超长文本分类长文本分类文本摘要算法Textrank介绍句子相似度计算训练全部代码分类结果总结 长文本分类文本分类是把文本打上对应的类别标签，在互联网中的应用场景很多，如评论、弹幕等。作为比较强大的预训练模型Bert，用来做文本分类有很好的效果。本文介绍pytorch版本的Bert长文本分类,但由于Bert的输入长度有现在，最长只能输入512个字符，但长文本通常有几千或者几万个字，所
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2023-09-05 14:41:58
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摘要BERT不能处理长文本，因为它的内存和时间消耗呈二次增长。解决这个问题的最自然的方法，如用滑动窗口对文本进行切片，或者简化transformer，使用不充分的长范围attention，或者需要定制的CUDA内核。。BERT的最大长度限制提醒我们人类工作记忆的容量是有限的(5个∼9个区块)，那么人类是如何认知长文本的呢?本文提出的CogLTX 框架基于Baddeley提出的认知理论，通过训练一个
# NLP长文本分类：探索文本的奥秘
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。长文本分类作为NLP的一个关键任务，旨在将长篇文章或文档自动归类到预定义的类别中。本文将介绍长文本分类的基本方法，并展示如何使用Python代码实现这一功能。
## 长文本分类的重要性
长文本分类在多个领域都有广泛的应用，如新闻文章分类、学术论文分类、产品评
原创
2024-07-16 05:34:49
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笨妞很少做文本分类，因为工作中文本分类确实不怎么用得到，唯一一个项目用到短文本分类，验证集acc和f1都到90%以上，所以在笨妞印象中文本分类应该是很简单的分类问题，都不属于NLP问题。偶然碰到DC竞赛中“达观杯”文本分类大赛，尝试了一下新闻类文本的分类。其实并没有那么简单。 数据概况“达观杯”的主题是19类新闻分类，数据包含4个字段：id（文章索引）、article（字级别文章）、wo
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2023-09-28 10:33:47
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# Java中长文本的流式处理
在处理大规模数据时，Java提供了多种方式来优化内存使用和提高性能。其中，流式处理是一种有效的方法，尤其是在处理长文本数据时。本文将介绍如何在Java中实现长文本的分段流式返回，并展示相关的代码示例。
## 流式处理的优势
流式处理的主要优势在于其对内存的高效利用。与传统的一次性加载整个数据集到内存中不同，流式处理允许程序逐步读取和处理数据，从而减少内存消耗。
原创
2024-07-23 05:18:38
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目录一、贝叶斯算法长文本分类二、TextCNN模型长文本分类1、word2vec词向量的训练2、padding操作3、文本向量化4、TexTCNN模型构造三、TextRNN模型长文本分类四、TextRNN+ATT模型长文本分类五、Bert模型长文本分类(不更新bert权重和更新bert权重)模型训练1、Bert模型不参与训练2、Bert模型参数训练总结和展望
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2023-10-17 22:11:36
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1.文本分类的目的文本分类的目的就是意图识别，如果当前我们的项目下，只有两种意图需要被识别出来，对应的就是二分类问题，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，就是一个多分类问题。例如，如果我们希望我们的聊天机器人能够播报当前的时间，那么我们就需要准备关于询问时间的语料，同时其目标值就是一个新的类别。在训练之后，通过这个新的模型，判断出用户询问的是当前的时间这个类别，那么就返
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2024-04-20 22:32:01
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分类的目的和分类的方法目标能够说出项目中进行文本的目的能够说出意图识别的方法能够说出常见的分类的方法1. 文本分类的目的回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题可以想象，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，这样就是一个多分类的问题。例如，如果希望聊天机器人能够播报当前的时
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2024-01-18 22:58:24
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目录前言一、文本分析流程与分词1.文本分词流程2.分词工具的使用3.最大匹配算法4.考虑语义的一种分词方法二、停用词与词的标准化1.词的过滤2.词的标准化三、 拼写纠错总结前言从零开始学NLP系列第四章文本处理总算是正式进入自然语言处理任务的正式流程，本章介绍进行自然语言处理任务的首个流程也是关键性流程——文本处理。一、文本分析流程与分词1.文本分词流程就像其他的领域有自己的经典流程一样，一个文本
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2024-03-30 21:54:54
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数据集及任务分析项目主题：新闻的主题分类，10分类任务 一般对于NLP项目来说的话需要进行数据预处理的，但是由于本项目的数据是经过处理过的，所以就不需要进行数据预处理了，但是数据预处理对NLP项目是重中之重的。THUCNews文件夹train.txt（训练集） dev.txt(验证集)test.txt（测试集）class.txt文本任务的数据处理的基本流程分析step1：分词或分字step2：ID
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2024-08-09 20:31:37
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文本分类：自然语言处理领域中的一个经典问题，文本分类是利用电脑对文本按照一定的分类体系进行自动分类标记。数据来源：从网站上爬取56821条数据中文新闻摘要数据内容：包含10种类别，国际、文化、娱乐、体育、财经、汽车、教育、科技、房产、证券 严格意义上来说这个新闻的数据集不是太好，每个类目的新闻数目不是一致的，一个好的数据集对于各个类别分布是比较均匀的。1、准备数据:数据进行预处理
创建数据集和数
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2023-10-19 16:46:41
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1 文本分类概述 1.1 简介给定文本D，将文本分类为预定义的N个类别中的一个或多个。1.2 任务根据文本的长度，可以分为：短文本分类长文本分类根据标签，可以分为：单标签分类多标签分类层次多标签分类1.3 常用方法可以分为传统机器学习和深度学习方法两类，主要区别在于传统机器学习方法需要额外的特征工程构建特征，深度学习方法直接使用神经网络提取特征。提取特征后把特征输入到
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2023-12-07 02:29:32
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目录概述模型架构pytorch实现小结参考概述我们前面介绍的文本分类算法，都是句子级别的分类，用到长文本、篇章级，虽然也是可以的，但速度精度都会下降，于是有研究者提出了层次注意力分类框架，即模型Hierarchical Attention，见论文Hierarchical Attention Networks for Document Classification。这篇论文表示，对文档/较长文本进行
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2023-08-15 16:38:00
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文章目录0 简介1 前言2 中文文本分类3 数据集准备4 经典机器学习方法4.1 分词、去停用词4.2 文本向量化 tf-idf4.3 构建训练和测试数据4.4 训练分类器4.4.1 logistic regression分类器4.5 Random Forest 分类器4.6 结论5 深度学习分类器 - CNN文本分类5.1 字符级特征提取6 最后 0 简介? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设
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2024-02-21 13:21:38
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