摘要：文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。作者： eastmount。一.文本分类概述文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世纪50年代，那时主要通过专家定义规则来进行文本分类；80年代出现了利用知识工程建立的专家
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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在本文中，我们将探讨如何使用LangChain实现对长文本的分块处理，特别是在CSDN相关的技术背景下。这项技能在处理大量文本时尤其重要，能够提高信息检索效率并优化后续的文本分析。
### 背景描述
随着信息爆炸的时代来临，文本数据的处理需求日益增长。长文本处理，诸如文档分析、信息提取等任务，显得愈发重要。根据四象限图，可以将文本处理分为以下几类：
```mermaid
quadrantCh
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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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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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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笔记来自课程：玩转文本挖掘（51ct0学院），总结整理为个人学习、复习使用，供参考。 分词思想和工具也有很多，这里先只学习jeiba分词。jieba分词三种分词模式精确模式：试图将句子最精确分开，适合做文本分析(默认精确模式)全模式：把句子中所有可以成词的词语扫描出来，速度快，但不能解决歧义搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词（考虑了搜索引擎的需求，主要
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！安装HanLPHanLP将数据与程序分离，给予用户自定义的自由。 HanLP由三部分组成：HanLP = .jar + data + .properties ，请前往 项目主页 下载这三个部分。1、下载jar放入classpath并添
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2023-12-21 13:12:13
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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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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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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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本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程。引言文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：分析社交媒体中的大众情感鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件自动标注客户问询将新闻文章按主题分类目录本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程： 文本分类是有监督学习的一个例子，
文本是不定长度的，文本表示成计算的能够运算的数字或向量的方法称为词嵌入（Word Embedding）。词嵌入是将不定长的文本转换成定长的空间中。为了解决将原始文本转成固定长度的特征向量问题，scikit-learn提供了以下方法：令牌化（tokenizing）：对每个可能的词令牌分成字符串并赋予整数形的id，通过空格和标点符号作为令牌分隔符。统计（counting）每个词令牌在文档中的出现次数。
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2024-07-04 21:02:04
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文章目录基于深度学习的文本分类一、文本表示方法 Part21.现有文本表示方法的缺陷2.FastText二、基于FastText的文本分类三、如何使用验证集调参四、本章小结五、本章作业六、后记 基于深度学习的文本分类与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。从本章开始我们将学习如何使用深度学习来完成文本表示。一、文本表示方法 Part21.现有文本表示方法的缺陷在上一
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2024-06-12 16:13:33
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六年的大学生涯结束了，目前在搜索推荐岗位上继续进阶，近期正好在做类目预测多标签分类的项目，因此把相关的模型记录总结一下，便于后续查阅总结
一、理论篇： 在我们的场景中，文本数据量比较大，因此直接采用深度学习模型来预测文本类目的多标签，而TextCNN向来以速度快，准确率高著称。
TextCNN的核心思想是抓取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸(确切的说是卷积核高度)来提
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2023-10-10 21:07:04
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# 基于HanLP的文本分类建模实战教程
随着自然语言处理（NLP）的发展，文本分类的任务变得越来越简单。本文将介绍如何使用HanLP进行文本分类建模。HanLP是一个强大的自然语言处理框架，提供了多种功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等。我们将通过一系列步骤来实现文本分类模型，过程清晰且易于上手。
## 整体流程
在开始之前，我们来看一下整个处理流程：
| 步骤 | 描述
# 使用 HanLP 进行文本分类训练的详细指南
在自然语言处理（NLP）中，文本分类是一个非常重要的任务。HanLP 是一个强大的自然语言处理工具，它提供了便捷的文本分类功能。下面，我将为你详细讲解如何使用 HanLP 进行文本分类训练，包括整个流程和具体的代码实现。
## 整体流程
在进行文本分类训练时，可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
[机器学习算法详解]EM算法—以词集文本分类问题为例一、问题介绍概率分布模型中，有时只含有可观测变量，如单硬币投掷模型，对于每个测试样例，硬币最终是正面还是反面是可以观测的。而有时还含有不可观测变量，如三硬币投掷模型。问题这样描述，首先投掷硬币A，如果是正面，则投掷硬币B，如果是反面，则投掷硬币C，最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面，因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量，而硬币A的正反
# HanLP文本分类训练指南
在进行文本分类之前，了解整个流程是非常重要的。本文将为刚入行的小白提供一个明确的步骤，同时详细说明每一步需要做什么，并附上代码示例和解释。
### 流程概述
下表简要概述了训练HanLP文本分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 安装HanLP |
| 3 | 导入数据
