1.README.md:(查看项目整体结构以及各个部分作用) # Text Classification with RNN
使用循环神经网络进行中文文本分类
本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。
## 环境
- Python 3
- TensorFlow 1.3以上
- numpy
- scikit-learn
-
中文文本分类问题：THUCNews数据集1 THUCNews数据集与预处理1.1 数据集下载1.2 数据量1.3 数据预处理1.3.1 导入数据1.3.2 将文字型的label 转为数字label2 特征工程2.1 Jieba分词2.2 TF-IDF并将文件保存至本地3 训练模型3.1 lightgbm模型3.1.1 无Jieba分词直接TF-IDF后训练模型的结果3.1.2 含Jieba分词直
中文分词技术中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”，规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，实现简单高效，但对新词很难进行处理，统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景，但太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用两者的结合，即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹
Python–Jieba进行中文分词（附代码）相信学习过python的人一定知道中文分词工具Jieba。在Jieba中，我们最熟悉的应该就是分词了，其实，除了分词之外，Jieba还有词性标注，提取关键词等功能。在这里，我要介绍的就是Jieba的分词功能和应用。 （jieba分词官方下载地址：https://github.com/fxsjy/jieba） （jieba官方网站下载速度可能较慢，可获取
转载
2023-06-13 21:00:55
250阅读
数据集介绍这个数据集是由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005-2011年间的历史数据筛选过滤生成的，数据集包含50000个样本的训练集，5000个样本的验证集，10000个样本的测试集，词汇表5000个字/词，文本内容一共包含十个分类，包括：‘体育’, ‘财经’, ‘房产’, ‘家居’, ‘教育’, ‘科技’, ’ 时尚’, ‘时政’, ‘游戏’, ‘娱乐’数据集我也把它上传了，不需要积分和
在处理文本分析时，我们经常须要面临的一个问题就是分词，特别是在中国当前的IT环境下。大部分文本数据都是中文，中文和英文有一些不一样。中文字与字之间没有明显的分隔符。而英文单词与单词之间有自然的空格符来分隔。中文分词属于自然语言处理的范畴，中文分词广泛应用于搜索引擎，在线机器翻译等领域。 分词经常使用
转载
2018-03-20 08:49:00
591阅读
2评论
环境：windows 10、tensorflow版本为2.3.0模型构建与训练定义网络结构定义了一个TextCNN类from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dense, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Concatenate
class
一、BERT模型概述 在处理语言时，几乎所有的场景都可以认为是分类场景，所以从这个角度来说，BERT可以用于任何需要分类的场景。BERT使用命名实体识别（NER）来对组成语句的词汇、词组或者短语进行分类，对于1个NER任务，输出使用了token而不是[CLS]。 在问答场景下，问题部分和答案部分使用分隔符[SEP]进行连接，而答案有
中文是一种复杂的语言，其词语之间没有明显的分隔符号，这给中文文本处理带来了一定的挑战。为了更好地处理中文文本数据，Python提供了许多优秀的中文分词工具和库。中文分词是将连续的中文文本切分成独立词语的过程，是中文文本处理的基础工具。本文将介绍中文分词的基本原理和常用方法，并演示如何使用Python中的分词库进行中文文本处理。一、中文分词的基本原理中文分词是将中文文本按照词语为单位划分的过程，目标
Bert：BERT是一种预训练语言表示的方法，这意味着我们在大型文本语料库（例如Wikipedia）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务，BERT优于之前的方法，因为它是第一个用于预训练NLP的无监督，深度双向系统。相关论文：《Attention Is All You Need》《BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Tr
Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
转载
2023-07-05 16:25:28
192阅读
支持三种分词模式与特点：精确模式:试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式:在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典主要功能：jieba.cut 三个输入参数: 待分词的字符串；cut_all参数是否全模式；HMM 参数是否 HMM 模型jieba.cu
转载
2023-08-20 22:19:06
148阅读
分词的目的是将测试文本按一定的根据一定的规则进行分词处理[2]；便于提取文本的特征值，为文本提供特征值对比的词组。英文词组是以单词为单位，以空格为分隔，在分词上具有巨大的便利性，相对而言中文因为自身常以词语、短语、俗语等表现形式，因此中文分词具有很大的不确定性。我国经过多年的发展已经取得巨大的成就，出现了一系列具有较高的分词准确率和快速的分词系统。并且在1992年我国就制订了《信息处理用现代汉语分
转载
2023-07-13 22:38:36
52阅读
零、机器学习整个实现过程：一、机器学习数据组成特征值：目标值： =========================================================================二、特征工程和文本特征提取1.概要：1、特征工程是什么 2、特征工程的意义：直接影响预测结果 3、scikit-learn库 介绍 4、数据的特征抽取 5、数据的特征预处理 6、数据的降维【
特性： 支持两种分词模式：默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎。 用法：全自动安装：easy_install jieba半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-pack
转载
2023-08-11 16:11:22
75阅读
# Python 文本分词分析
## 前言
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 进行文本分词分析。文本分词是自然语言处理中常用的技术之一，它可以将一段文本拆分成一个个有意义的词语，并对这些词语进行统计和分析。通过文本分词分析，我们可以了解文本的内容和特征，从而进行进一步的处理和研究。
## 整体流程
在进行文本分词分析的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
概述Bert是当前最先进的自然语言处理工具之一。最起码要会使用这个强大的工具。 为了童鞋们能顺利运行，我把数据集改小了。开始吧一，运行环境 需要下载两个包，然后解压，但要记住位置，后面要使用到。 1）Bert下载地址：https://github.com/google-research/bert，选择Clone or download； 2）预训练数据（pre-training）：Bert-bas
转载
2023-08-30 23:18:41
663阅读
中文分词基本算法主要分类：基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法 1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法） 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。 按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配 按照长度的不同：最大匹配和最小匹配 1.2基于统计的分词（无字典分词） 主要思想：上下文中，相邻的字同时出现的次数
1、分词器在搜索时，我们通常通过词来搜索目标文本，所以我们在创建索引的时候要对文本进行分词处理。在lucene中有个Analyzer类，他是一个abstract class,他的主要实现是createComponents(String fieldName);的抽象方法，所以其分词的具体规则由子类实现。从而实现一个分词器只要Override这个方法就可以了。本文介绍一下常用的分词器：标准分词器：也叫
1：分词技术1.1：规则分词基于规则的分词是一种机械分词的方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不切分。1.1.1 正向最大匹配法正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM法）的基本思想：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前子串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。如果字典中存在这样的一个i字词，
