系列文章目录Python深度学习-NLP实战：深度学习系列培训教程Linux服务器软件的简单使用Linux命令的简单使用训练集、测试集、验证集的介绍及制作字向量的训练与生成文本分类之SVM模型的简单使用文本分类之FASTTEXT实现中文文本分类命名实体识别(NER)之分词与序列标注、实体识别任务简介前言最近在做关于食品安全事件新闻的分类工作，我主要使用FastText实现中文文本分类，下表是模型测
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2023-07-21 21:50:38
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1、本文建立在这篇文章的基础上，并对《Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow》原论文的方法进行复现，去掉了embedding层，用Word2Vec来代替词向量。原论文中是用了六个卷积核做特征提取，分别为两个2embed_size，两个3embed_size，两个4*embed_size的卷积核。在这里完整地复现了论文，并稍做
改文章转载于作者：weixin_40001805 仅供学习参考！！！ 之前用bert一直都是根据keras-bert封装库操作的，操作非常简便（可参考苏剑林大佬博客当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势），这次想要来尝试一下基于pytorch的bert实践。最近pytorch大火，而目前很少有博客完整的给出pytorch-bert的应用代码，本文从最简单的中文文本分类入手，一步
1. 模型的训练和评估1.1 模型预测的流程模型预测的流程包括对文本预处理构建预测数据迭代器调用模型完成预测1.2 TextCNN文本分类流程准备数据：从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，共10个预测类别数据预处理：构建词汇表、文本向量化、按批次读取数据模型构建：输入层->Embeding层->全连接层->输出层模型的训练、评估和预测1.3 代码实现步骤一：使用测试数据评
将文本进行分类是自然语言处理当中最主要的工作之一，本文处理很重要的一项工作就是对文本进行向量化，本文不做详细的介
原创
2022-11-17 00:00:36
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深度学**一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩。通常，图像处理的任务是借助CNN来完成的，其特有的卷积、池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理、结构，并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出。RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径。 在短文本分析任务中，由于句子...
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2016-11-25 22:45:00
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TensorFlow使用CNN实现中文文本分类 读研期间使用过TensorFlow实现过简单的CNN情感分析（分类），当然
原创
2022-12-30 11:37:36
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本文主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。
原创
2022-02-15 15:48:10
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在最左边的输出层有两个channel，每个channel是一个二维的矩阵，矩阵的列的长度等于语句sentence的长度（也就是sentence中的单词个数，通过padding使得待分类的每个sentence都有相同的长度），矩阵的行向量表示每个单词的向量形式，文中作者使用了word2vec工具初始化了，也就是每个单词都做了embedding。两个channel在初始化的时候是一样的，而之所以使用了
深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩。通常，图像处理的任务是借助CNN来完成的，其特有的卷积、池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理、结构，并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出。RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径。在短文本分析任务中，由于句子句长
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2018-10-05 08:25:42
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这这一篇博客中，将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法。先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。 本篇主要有： 朴素的贝叶斯算法 KNN最近邻算法。2.1 文本挖掘与文本分类的概念 简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的
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2023-07-11 11:06:34
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引言因为学习需要用到文本分析相关模型，就根据一个github库中的代码尝试实现文本分类的过程，在注释中添加学习笔记，若有错误请指正。 项目结构 其中runFastText为主函数，train_eval是训练函数，utils_fastTextTest是数据处理函数，名字与原github中有差别，代码大部分都相同。utils_fastTextTest.py# coding: UTF-8
import
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2023-07-06 08:11:29
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1 前言接着上篇关于英文的text-cnn，今天分享一篇基础级别的中文文本分类实践练习。数据集是复旦大学开源的文本数据集，label种类为20，该数据集有点久远，感兴趣可网上搜到。这次文本分类，主要基于字级别+cnn来实现的。相对于词级别，字级别的优势就是处理简单些，不用去考虑分词错误带来的误差；缺陷就是，字所带的语义含义没词丰富，此外同样长度限制下，词级别处理的文本长度要远远大于字级别。但操作方
文本挖掘 （Text Mining）是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。
原创
2021-08-27 10:04:35
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这篇文章讲一下常用的文本分析命令，相信我，是否有用.linux常见目录介绍命令初识网络管理ping命令：检测网络连通性telnet命令：检测域名/IP和端口netstat命令：各种网络相关信息，如网络连接，路由表，接口状态ifconfig命令：查看网卡信息进程与线程ps命令top命令磁盘管理df命令：显示磁盘分区上可以使用的磁盘空间du命令：显示每个文件和目录的磁盘使用空间awk命令linux中处
1.摘 要经典的 LSTM 分类模型，一种是利用 LSTM 最后时刻的输出作为高一级的表示，而另一种是将所有时刻的LSTM 输出求平均作为高一级的表示．这两种表示都存在一定的缺陷，第一种缺失了前面的输出信息，另一种没有体现每个时刻输出信息的不同重要程度．为了解决此问题，引入Attention 机制，对 LSTM 模型进行改进，设计了LSTM-Attention 模型．实验结果表明: LSTM 分类
NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类 文章目录NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类1.前言2.数据集介绍3.预处理数据3.1 读取数据3.2 处理数据3.2.1 如何处理超多文字的新闻文本4.构建模型并训练数据 1.前言NLP自然语言处理一直是人工智能，数据科学的热门分类，博主在去年参加的某学会的主题也是自
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2023-08-17 17:15:47
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目录代码分解utilstrain_evalmodels.TextCNNmain在GPU下的运行结果代码分解代码包括四个部分，分别是：工具类：utils训练及测试代码：train_eval模型：models.TextCNN主函数：main在notebook中依次运行前三个部分，最后执行main就可以开始训练了colab链接：https://colab.research.google.com/driv
目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1. 搭建模型2. 初始化模型3. 定义训练与评估函数四、训练模型1. 拆分数据集并运行模型2. 测试指定数据 一、课题背景和开发环境?第N2周：中文文本分类-Pytorch实现?Python 3.8.12pytorch==1.8.1+cu111torchtext==0.9.1port
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2023-09-05 15:33:25
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文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干个类中的多个类,比如一篇文章里即描写政治又描写金融等内容，那么这篇文章可能
