因为工作中需要用到计算词语权重，进而作词与选择，思考了一下tf/idf。首先还是简单介绍一下tf/idf。这个概念最开始用于信息检索。tf表示term frequency，通常是指词频；idf表示inversed document frequency，是文档频率的倒数。计算方式如下：通常是对于一篇文档，统计某个词出现的次数，并用文档中的总词数作归一化，计算出的tf在（0，1）之间。同时，统计这个词
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2024-05-12 17:20:56
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目录 大纲概述数据集合数据处理预训练word2vec模型一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量textCNN 模型charCNN 模型Bi-LSTM 模型B
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2024-01-15 09:17:04
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之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。 今天来写下tensoflow版的代码。 再来感受下它的魅力。 tensorflow比Keras更接近底层，可以更方便让我们理解Word2vector如何应用在文本分类中 简化版例子。算例第一步：导入包#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: yudeng
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2024-04-15 14:52:05
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## 文本分类中的 Word2Vec 和 PyTorch
文本分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它旨在根据文本内容将其分配到特定的类别。随着深度学习技术的快速发展，Word2Vec 和 PyTorch 成为文本分类任务中常用的工具。本文将介绍 Word2Vec 的原理，并展示如何使用 PyTorch 实现文本分类。
### Word2Vec 概述
Word2Vec 是一种将词汇转
原创
2024-08-06 13:24:58
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大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题，即使用判定给定的一段文本信息表达的情感属于积极情绪，还是消极情绪． 本实践使用 IMDB 电影评论
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2024-09-13 11:18:01
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一. 简介 FastText（Bag of Tricks for Efficient Text Classification）是Facebook AI Research提出的一种神经网络结构，它是一个简单而又高效的线性分类模型，能够在很短的时间内实现海量文本分类，支持亿万数据量。 并且，face
一. 简介 FastText（Bag of Tricks for Efficient Text Classification）是Facebook AI Research提出的一种神经网络结构，它是一个简单而又高效的线性分类模型，能够在很短的时间内实现海量文本分类，支持亿万数据量。 并且，face
本节内容有些抽象，自己也可能理解不到位，可能有些错误，请批判性参考seq2seq分为encoder和decoder两部分，如下图所示，每一个部分可以使用CNN，RNN，LSTM等模型，输入2针对不同情况可有可无，模型在翻译，文本摘要生成等方面有广泛应用。在编码器encoder中可以对输入内容编码，表示为一个特征输出，然后输入到解码器decoder中，对特征进行解码产生输出，如以下翻译的例子，输入e
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2024-05-13 17:04:24
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基于Bert语言模型的中文短文本分类一、前言本次的任务是基于谷歌开源的Bert语言模型，进行微调，完成中文短文本分类任务。利用爬虫从微博客户端中获取热门评论，做为训练语料。二、添加自定义类MyDataProcessor添加自定义类MyDataProcessor，完成训练和测试语料的文件读取和预处理工作。class MyDataProcessor(DataProcessor):
"""Base
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2024-07-05 04:07:08
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一、原始Transformer模型1. Paper：Attention Is All You Need
2. 该模型是一个Seq2Seq的模型，其包含一个encoder和一个decoder，其结构如下图：上图中encoder和decoder只包含了一层结构。在原始的模型中，encoder包含6层如上图的结果，decoder也包含6层如上图的结果二、Attention机制Attention机制可以看
作者：llhthinker1 文本分类任务介绍文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。文本分类的应用非常广泛。如：垃圾邮件分类：二分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件情感分析二分类问题，判断文本情感是积极(positive)还是消极(negative)多分类问题，判断文本情感属于{非常消极，消极，中立，积极，非常积极}中的哪一类新闻主题分类：判断
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2023-12-13 08:35:25
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引言人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。 这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。 所以，在文本分类中，降维有时候是非常关键的一环。为什么需要降维?也就降维有什么好处？ 1
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2024-04-11 09:03:16
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基于 word2vec TextRNN 的新闻文本分类
原创
2024-05-24 12:08:32
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文章目录前言一、连续词袋模型CROW 和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结 前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW 和跳字模型Skip-gram1、定义字典D：w1、w2、。。。、wN。 2、定义 w_t的上下文context(w_t) = 序列 {w_t-c, …w_t-1,w_t+1, …,w_t+c}
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2024-06-25 21:46:37
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# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport gensimimport jiebaimport reimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom
原创
2021-11-20 15:56:55
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文本分类的挑战个人理解文本分类方法即面临的挑战可以分为以下两大类传统机器学习方法 1.1 判别式模型 如SVM 1.2 生成式模型 如朴素贝叶斯等面对的挑战： 特征的选择，即特征工程，如何表示文本。一种解决方法是使用启发式方法如it-idf深度学习 2.1 预训练方法+后接模型或知识蒸馏等面临的挑战： 文本的表示，一种方法是如这篇论文使用的Word2vec词向量表示方法研究对象研究中文微博文本的情
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2024-08-08 11:38:04
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word2vec简介 word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。
自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。在机
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2024-02-15 14:54:19
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作者为了应付毕业，所以在补充深度学习相关知识，这是我尝试把word2vec和深度学习相互结合的一次记录。
数据集
数据集预处理
生成word2vec模型
搭建网络并且训练
数据集
本文的数据集源自kaggle比赛中的NLP入门比赛，灾难新闻预报警。
数据集预处理
数据导入：
import numpy as np
import pandas as pd
train_df = pd.re
原创
2021-09-08 10:56:56
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基于 word2vec 模型的文本分类任务前言一、安装并导入工具包二、获取词表三、训练模型四、统计词频四、获取特征向量五、准确率计算六、代码总和 前言基于 word2vec 模型的文本分类任务：文本共包含七个类别，每个类别包含200个文本。 一、安装并导入工具包本实验主要使用到的工具包有 gensim 包， jieba 包， numpy 包和re 包。 安装 gensim 模块命令如下，其他模
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2024-09-30 22:32:19
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打开Word文档，选择"页面布局"选项卡、"页面背景"功能组，"页面颜色"按钮，在下拉列表中选择"其他颜色"命令。 弹出"颜色"对话框，选择"自定义"选项卡，在红绿蓝三原色部分输入对应的数值。 选择"页面布局"选项卡，"页面背景"功能组，"页面边框"按钮。 弹出"边框和底纹"对话框，"页面边框"选项卡，按照图示设置颜色、宽度、艺术型。 设置完成后，点击"选项"，出现"边框和底纹选项"对话框，设置上
