零基础入门NLP之新闻文本分类1.赛题目标 了解NLP从数据处理到建模，再到训练调参等等步骤的细节和关键点。2.赛题任务 对新闻文本进行分类。3.数据 此次数据为新闻文本数据，且数据在下载前已经进行了脱敏处理，这也是这次赛题的难点。总体来说，数据分为14类：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。数据由训练集和测试集（A/B）构成，训练集包括20W条新闻
以天气分类为例，我们的目的是运用支持向量机SVM（libsvm）来训练出一个天气分类的模型，这个模型可以将新来的语料分成天气类和非天气类两个大类，即正类与负类，具体的流程如下：1.爬取语料数据 首先，第一步要做的就是网上爬取天气相关的语料，可以运用Python爬虫爬取百度相关搜索的词条，进行多轮爬取，我们将跟天气相关的语料称为正语料，与天气无关的语料称为负语料，正语料和负语料分开爬取，一般来说，训
新闻分类系统概述新闻分类系统，顾名思义，就是对于一片新闻或者是一片文章，进行自动的分类,例如政治，财经，娱乐等等 从技术角度讲，其实属于自然语言处理中比较经典的文本分类问题。当然在一个工业级别的分类系统当中，会遇到各种各样的问题，例如语料优化，文本预处理，特征抽取，模型选择及融合，硬规则等一系列问题。本人有幸在国内某一线互联网公司做过相关的工作，故做一些总结。分类系统架构设计对于传统的分类系统来讲
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2023-09-14 12:39:55
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本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第三场，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。比赛介绍
赛事数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出
本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。 1 数据读取搜狐中文新闻数据存放在 train_sample_utf8.csv 和
文章目录二、LightGBM介绍三、代码解析3.1 TF + RidgeClassifier3.1.2 max_features举例3.1.3 todense方法3.1.4 F1_score(sklearn)3.2 TF-IDF + RidgeClassifier3.3 TF-IDF+朴素贝叶斯3.4 TF-IDF+决策树3.5 TF-IDF+随机森林3.6 TF-IDF+XGBoost3.7
[1]王婉,张向先,卢恒,张莉曼.融合FastText模型和注意力机制的网络新闻文本分类模型[J].现代情报,2022,42(03):40-47.针对问题： 1.短文本的特征稀疏 2.需要提高文本分类的精确度最终选择的解决方法： 1.Ngram2vec模型集合了Word2vec模型与FastText模型的优势，解决特征稀疏 2.注意力机制，提高精确度补充概念： FastText: 2016年，Fa
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2023-08-11 17:28:27
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对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
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
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2023-10-31 16:36:17
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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
搜狗新闻文本分类竞赛使用keras框架通过构建CNN+BiGRU网络实现在搜狗新闻文本数据集上91+的准确率
原创
2021-08-14 11:27:48
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多标签文本分类研究进展概述1.多标签文本分类的研究还有很大的提升空间.2.多标签文本分类的基本流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果；3.多标签文本分类的方法：传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要包括问题转换方法和算法自适应方法。基于深度学习的方法是利用各种神经网络模型来处理多标签文本分类问题，根据模型结构，将其分为基于 CNN 结构、基于 RNN 结构和基于
文章目录0 前言1 项目介绍2 实现流程3 开发环境4 java目录功能介绍5 scala目录功能介绍5.1 求TF-IDF5.2 调用K-means模型5.3 评价方式6 聚类结果 0 前言Hi，这里是丹成学长，今天学长带大家实现一个大数据项目**基于Spark的海量新闻文本聚类 **1 项目介绍在大数据开发领域，Spark的大名如雷贯耳，其RDD（弹性分布式数据集）/DataFrame的内存
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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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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文本分类（情感分析）中文数据集汇总这段时间在公司NLP组里实习，相应的开始学习了一些NLP的知识，并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集，本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集，且听下回分解。1.THUCNews数据集：THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。我们在原始
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2023-11-05 08:13:04
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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
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
本文是对阿里云新人竞赛中的“零基础入门NLP - 新闻文本分类”解体过程进行的记录，目前仅使用了textCNN模型进行预测，后续还会考虑使用LSTM进行对比。
赛题数据
赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。
赛
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2020-08-04 09:23:45
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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... ...
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2021-05-28 22:43:00
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