综述图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以
文章目录目录〇、推荐一、人工智能学习算法分类1. 纯算法类2.建模方面二、详细算法1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.概率图模型算法6.文本挖掘算法7.优化算法8.深度学习算法三、建模方面1.模型优化·2.数据预处理一、人工智能学习算法分类人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning)总的来
摘要 本文介绍基于NLP领域多方式融合方法进行关于图文方面的内容理解和应用。一、简介图文内容标签有三个典型的应用场景[1]：第一，个性化推荐，通过对内容进行标签提取，结合用户的兴趣TAG，对用户进行精准的个性化推荐，是内容标签在个性化推荐上面的一个典型的应用。第二，搜索，通过内容的关键词或者内容标签，跟用户输入的关键词做精准匹配，返回更精确的搜索结果。第三，标签提取，使用内容标签作为
一、学习目标1.学习TF-IDF的原理2.使用sklearn的机器学习模型完成文本分类二、One-hot首先我们要知道，计算机是无法识别中文的，所以我们需要将文本数据转为向量化的形式，最简单的方式就是one-hot形式，即将每个单词使用一个离散的向量表示，如1.机器学习
2.深度学习对这两个词，我们如果按字分割，然后对每个字取一个索引，则为{
“机”：1，“器”：2，“学”：3，“习”：4，“深”
NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
转载
2023-09-14 12:26:44
64阅读
NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
转载
2023-10-03 21:13:37
76阅读
CNN最初是用于图像分类。因为图像的分类信息往往只是体现在图像的某个局部特征上，而CNN能通过训练，去寻找这个局部特征。CNN在图像里，采用的是2D的卷积，如图所示。 NLP中，对一段文字进行分类（比如情感分析）时，和图像一样，往往是局部的几个词会体现出要表达文字的情感，因此也可以用CNN进行处理。和RNN不同，RNN适用于要根据整段话，提炼出相应的信息。因此RNN需要将这段文字进行encoder
转载
2023-11-02 22:29:26
38阅读
概述1 文本分类问题2 文本分类应用3 文本分类方向4 文本分类方法5 文本分类流程6 文本分类关键问题6.1 文本预处理6.1.1 中文分词6.1.2 去停用词6.1.3 词性标注6.2 文本特征工程6.2.1 基于词袋模型的特征表示6.2.2 基于embedding的特征表示6.2.3 基于NN Model抽取的特征6.2.4 基于任务本身抽取的特征6.2.5 特征融合6.2.6 主题特征参
大家好，我是泰哥。我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能
转载
2023-09-12 23:11:21
78阅读
实战:://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project一、简介：1、传统的文本分类方法：【人工特征工程+浅层分类模型】 （1）文本预处理：①（中文）文本分词正向/逆向/双向最大匹配;基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法；WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法去停用词：维护一个停用词表（2）特征提取特征选
转载
2023-07-31 22:58:47
466阅读
由于实验室目前研究方向偏重于NLP和知识图谱，在学习了一段时间机器学习相关内容后，也决定暂时侧重于NLP相关内容的研究。对NLP方面的相关调研工作做一个总结，顺序不分先后。这部分内容可能和笔记-深度学习场景调研有交集，在此就不重复写已有的东西。依存句法分析（Dependency Parsing，DP）、语义依存分析（Samantic Dependency Parsing，SDP）、语义角色标注（S
Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
NLP——文本分类模型（二）在之前的文章中NLP——文本分类模型（一）中，我们具体简述了TextCNN文本分类模型，下面，我们重点介绍关于CNN应用于文本分类的另外两个常见模型DCNN模型和RCNN模型。1、DCNN(Dynamic CNN)模型1.1 模型引入在上一篇文章中，我们提到过，在TextCNN模型中，我们的具体处理方式是卷积+池化的过程，在卷积的过程中，我们定义了不同的卷积核来表示不同
转载
2023-11-03 09:53:31
72阅读
文本分类 （Text Classification 或 Text Categorization，TC）指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。基本分类根据预定义的类别不同，文本分类分两种：二分类和多分类，多分类可以通过二分类来实现。根据文本的标注类别上来讲，文本分类又可以分为单标签和多标签，因为很多文本同时可以关联到多个
转载
2023-09-18 14:54:36
90阅读
接上篇文章《NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》继续讲述NLP预训练的那些事 1、NLP领域任务分类 通常，NLP问题可以划分为四类任务：序列标注、分类任务、句子关系判断、生成式任务。 序列标注：典型的NLP任务，比如分词、词性标注、命名体识别、语义角色标注……，序列标注任务的特点是句子中每个单词都要求模型根据上下文给出一个分类类别。 分类任务：比如文本分类、情感计算……，分
转载
2023-07-31 18:35:09
80阅读
作者：太子長琴(NLP算法工程师)Paper: http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~tcc/publications/coling2018_attribute.pdfcode: https://github.com/thunlp/attribute_charge核心思想：基于类别属性的注意力机制共同学习属性感知和无属性的文本表示。这是 COLING
一个简单的情感二分类实例情感分类是指根据文本所表达的含义和情感信息将文本划分成褒扬的或贬义的两种或几种类型，是对文本作者倾向性和观点、态度的划分，因此有时也称倾向性分析（opinion analysis）。 情感分类作为一种特殊的分类问题，既有一般模式分类的共性问题，也有其特殊性，如情感信息表达的隐蔽性、多义性和极性不明显等。一、任务介绍适用于将该题目分为两个子任务（负面分类–Sentiment.
# NLP 分类代码实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现 NLP（自然语言处理）分类代码的过程。NLP分类是指根据文本内容将文本分成不同的类别或标签。这是一个常见的任务，可应用于垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等领域。
## 流程概览
下面是实现 NLP 分类代码的一般流程概述：
| 步骤 | 代码示例 | 说明 |
| --- | -------- | ---- |
|
原创
2023-07-23 11:19:31
75阅读
周末各种事情，到了周日晚上，才想起来还要做作业，想起周一晚上还约了健身的课，没办法，只能硬着头皮写作业了。这一期的任务其实还是挺多的。朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM的原理利用SVM模型进行文本分类决策树的理论利用决策树进行文本分类随机森林的理论随机森林进行文本分类pLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类朴素贝
转载
2023-10-13 22:27:38
0阅读
这是一份还没完成的作品。后面再补上~Word2Vec两个算法：Skip-grams (SG)：预测上下文Continuous Bag of Words (CBOW)：预测目标单词两种稍微高效一些的训练方法：Hierarchical softmax Negative samplingps:时间已经来不及了，[详细介绍]及[代码讲解]以后补上。这次主要来讲一下TextCNN。TextCNN[先上一波理
转载
2023-10-31 16:36:17
0阅读
