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
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
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2023-08-30 23:18:41
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# BERT中文文本分词以及向量化Python
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言表示模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。BERT模型能够理解语言的双向性，从而更好地捕捉文本的语义信息。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现BERT中文文本的
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–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
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2023-06-13 21:00:55
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文章目录参考文献参考文献1，NLP之BERT中文文本分类基本上有了一些介绍，但是缺少具体例子和明确的指明文件路径（应该给出例子）2，如何使用BERT实现中文的文本分类优点是有一个训练和测试集的流程图（可参考）3，使用Bert预训练模型文本分类弥补了1和2的缺点4，测试数据搜索关键词：中文文本分类数据集即可得到。提供小规模的训练样本。5，有用的搜索方式bert 短文本分类h...
原创
2021-05-12 21:25:10
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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
-
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
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
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
自然语言处理中一个很常见的操作就是文本分类，比如一组新闻文本，通过分类模型，将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。那么分类第一步就是文本向量化，前一篇博客讲了一些，本文可以说是前文的实践版本。本文主要介绍一些常见的文本分类模型，说是介绍，其实主要以代码和结果为主，并不会详细的介绍每个算法的思想、原理、推导过程等，那样的话，估计可
# 英文文本分词 Python 实现指南
## 概述
在本文中，我将向你解释如何使用 Python 实现英文文本分词。分词是自然语言处理中的一个重要步骤，它将文本拆分成独立的单词或词组，有助于后续的文本分析和理解。我将通过以下步骤带领你完成这个任务：
```mermaid
flowchart TD;
Start --> Step1;
Step1 --> Step2;
S
数据挖掘入门与实战一 得到原始文本内容defFileRead(self,filePath):
f = open(filePath)
raw=f.read()
returnraw 二 中文分词defNlpirTokener(self,raw):
result=''
tokens = nlpir.Seg(raw)
forw intokens:
# result+= w[0]+"/"+w[1] #加词性
cnsenti App这是使用streamlit库将中文情感分析[cnsenti 部署到网络世界，可在线提供简单的中文文本的情绪及情感计算。streamlit库(https://docs.streamlit.io/en/stable/)， 是目前简单易用的数据可视化web框架，比flask和django少了很多的扩展性，但是容易学习上手，适合初学者把玩。文末有代码可供下载网址[1]使用教
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2023-08-08 15:13:32
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简介2018年10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirec
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2021-12-15 16:55:06
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简介2018年10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Underst...
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2022-07-25 10:08:51
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx中文数据集我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长...
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2021-10-25 15:53:45
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此笔记本（notebook）使用评论文本将影评分为*积极（positive）或消极（nagetive）两类。这是一个二元（binary）*或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。准备工作导入所需库import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np导入数据集imdb = keras.dataset
# Python中文文本分析分词并统计词频
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python进行中文文本分析、分词和统计词频。中文文本分析是一种非常有用的技能，它可以帮助我们理解大量的中文文本数据，并从中提取有价值的信息。通过分词和统计词频，我们可以了解一段文本中出现频率最高的词汇，从而更好地了解文本的主题和内容。
在这篇文章中，我将按照以下步骤来教会你如何实现这个任务：
1.
原创
2023-08-12 11:14:15
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文本分类作为自然语言处理中最基本的一大任务，应用面特别广，有“万物皆可分”之说，可见其重要性。本文基于PyTorch实现多个模型对中文文本进行分类、比较任务，分别为在序列维度上取平均得到句子表示的简单AVG基线模型、使用[2,3,4]kernel size后concate的CNN模型、双向LSTM模型及BERT模型。 项目代码：代码地址 BERT中文预训练模型：百度网盘链接，提取码：mpzx数据集
