简介主要内容包括如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入如何定义LSTM用训练好的LSTM进行文本分类代码导入相关库#coding=utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn
import numpy as np
from tensorflow.python.ops.rnn import stat
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2023-10-17 21:42:51
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# 使用 LLM 模型进行文本分类的 Python 指导
在现代 NLP（自然语言处理）领域，LLM（大语言模型）对于完成文本分类任务变得越来越受欢迎。本篇文章将指导你如何使用 LLM 模型实现文本分类，流程和代码都会详细讲解。
## 流程概述
文本分类的流程可以总结如下，下面的表格展示了整个步骤和每个步骤的简要描述。
| 步骤 | 描述
##本文加载语料库，并对语料库进行文本分类。使用语言：python，环境：jupyterhub。本文使用的是NLTK库。##首先，关于语料库数据集，是zip压缩文件的形式存在的。本文作为案例的数据集来自于联合国大会的演讲，这些演讲分为澳大利亚和新西兰的。因此，在zip的语料库文件夹里，分为“AU”和“NZ”两个子语料库。子语料库中内容是以txt为格式存下的，每一篇文章是一个txt，本案例“AU”和
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2023-10-03 11:49:29
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1.textCNN优势：短文本分类2.fast Text优点：训练速度快3.HAN(Hierarchical Attention Network)优点：对文档的分类双向的LSTM，可以获得丰富的词汇表示attention阶段：词在句子中的重要程度4.TextRNN 以双向lstm编码句子，获得句子的信息表征，将前向最后时刻和后向最后时刻拼接，乘以Fc之后，对tens
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2023-07-25 20:24:11
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[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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“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型，模型主要解决文档处理领域的问题，比如文章主题分类、文章检测、相似度分析、文本分段和文档检索等问题。LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题、文档三层结构，文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。它采用了词袋(Bag of Words)的方法，将每一篇文章视为一个词频向量，每一篇文档代表了一些主
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2023-07-31 21:53:21
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# Python 文本分类模型简介
在自然语言处理(NLP)的领域中，文本分类是一个非常重要的任务。文本分类的目标是将文本数据（如电子邮件、新闻、评论等）自动分类到预定义的类别中。机器学习和深度学习技术使得文本分类的准确性和效率得到了极大的提升。
## 文本分类的基本流程
文本分类的基本流程通常包括以下几个步骤：
1. **数据收集**：收集包含文本和标签的数据集。
2. **数据预处理*
文本分类是NLP的必备入门任务，在搜索、推荐、对话等场景中随处可见，并有情感分析、新闻分类、标签分类等成熟的研究分支和数据集。本文主要介绍深度学习文本分类的常用模型原理、优缺点以及技巧，是「NLP入门指南」的其中一章，之后会不断完善，欢迎提意见：https://github.com/leerumor/nlp_tutorialFasttext论文：https://arxiv.org/abs/1607
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2023-12-12 15:27:10
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文章目录FasttextTextCNNDPCNNTextRCNNTextBiLSTM+AttentionHAN技巧数据集构建长文本少样本鲁棒性 Fasttext论文：https://arxiv.org/abs/1607.01759
代码：https://github.com/facebookresearch/fastTextFasttext是Facebook推出的一个便捷的工具，包含文本分类和词
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2024-01-31 06:41:35
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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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2023-10-16 13:22:59
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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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文本分类是自然语言处理的一个重要任务，它可以将文本按照其内容或主题进行分类。在Python中，有许多库可以帮助我们实现文本分类，例如scikit-learn和nltk等。下面，我将为你详细介绍如何使用Python实现文本分类。
## 文本分类的流程
首先，让我们来看一下文本分类的整体流程。下面的表格展示了文本分类的步骤及每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 任务 |
| ---- | ---
原创
2023-08-27 11:54:50
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一、数据集介绍本项目的数据集来自于DataFountain——疫情期间网民情绪识别。即给定微博ID和微博内容，设计算法对微博内容进行情绪识别，判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。链接：https://www.datafountain.cn/competitions/423/datasets 二、TextCNN模型介绍将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的ker
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2024-09-07 17:32:02
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还是同前一篇作为学习入门。1. KNN算法描述：step1： 文本向量化表示，计算特征词的TF-IDF值step2： 新文本到达后，根据特征词确定文本的向量step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量，相似度度量采用“余弦相似度”，根据实验测试的结果调整k值，此次选择20step4： 在新文本的k个邻居中，依次计算每类的权重，step5： 比较类的权重，将新文本放到权重最大的
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2023-07-27 16:24:30
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文章目录一、简介二、先验知识：LSTM详解2.1 RNN2.2 长短期记忆网络（LSTM）（1）细胞状态（Cell State）（2）遗忘门（3）输入门（4）更新门（5）输出门2.3 双向RNN2.4 双向LSTM【Bi-LSTM】三、textRNN模型结构3.1 结构13.2 结构2四、总结五、参考 一、简介TextCNN擅长捕获更短的序列信息，但是TextRNN擅长捕获更长的序列信息。具体到
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2024-05-16 08:40:38
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基于朴素贝叶斯模型的中文文本分类这里只介绍主要实现过程，主要思想会在后面的博客中写出来，因为现在自己也是一知半解数据集介绍朴素贝叶斯模型是有监督分类模型，因此需要采用预处理好的训练数据集，我采用的是“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料 有能力的也可以自己写爬虫爬取文本数据。中文分词因为是中文文本分类，所以需要进行中文分词，本文采用python 的
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2023-08-09 20:26:51
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# LDA模型文本分类 Python实现
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型进行文本分类。LDA是一种常用的主题模型，可以用于从大量文本中发现隐藏的主题结构。通过对文本进行主题建模，我们可以更好地理解文本数据，并将其应用于分类、推荐系统等任务。
在实现LDA模型文本分类之前，我们首先需要对整个流程有
原创
2023-10-23 07:12:31
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环境说明：python2.7、linux自己打自己脸，目前官方的包只能在linux，mac环境下使用。误导大家了，对不起。测试facebook开源的基于深度学习的对文本分类的fastText模型fasttext python包的安装:pip install fasttext1第一步获取分类文本，文本直接用的清华大学的新闻分本，可在文本系列的第三篇找到下载地址。输出数据格式： 样本 + 样本标签说明
在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。利用机器学习相关算法来进行判断原理 每个作者写作都有自己的用词习惯和风格，即使是故意模仿也会留下很多痕迹。 在文言文中，文言虚词分布均匀，书中每个回目都会出现很多文言虚词，差别在于出现频率不同，我们把文言虚词的出现频率作为特征。 不只文言虚词，还有其他的词在所有回目中出现频率很多。比如对第 80 回进行词频统计，得到了 172的 142我 70
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2024-01-10 22:51:50
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ResLCNN模型以Word2vec和GloVe词向量构成的句子矩阵作为输入，第1层LSTM根据隐藏层和
原创
2023-01-16 21:06:51
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