序Text-CNN出自《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》这篇经典论文，由New York University的Yoon Kim大佬发表，作为文本分类的必入坑之一，论文整体简洁明了，本文就来窥视一波，这个经典的网络结构。本文依据原论文，不加任何多余trick。整体论文初识整篇论文做到了什么？a simple CN
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2024-03-27 20:19:52
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情感分析是自然语言处理文本分类任务的应用场景之一，情感分类较为简单，实用性也较强。常见的购物网站、电影网站都可以采集到相对高质量的数据集，也很容易给业务领域带来收益。例如，可以结合领域上下文，自动分析特定类型客户对当前产品的意见，可以分主题分用户类型对情感进行分析，以作针对性的处理，甚至基于此进一步推荐产品，提高转化率，带来更高的商业收益。本实验主要基于卷积神经网络对电影评论信息进行情感分析，判断
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2024-01-10 22:37:32
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借助kaggle比赛 https://www.kaggle.com/c/jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification/overview 做些文本分类的总结此次介绍文本分类领域经典模型textCNN，因为结构简单，效果好，提供keras和tensorflow代码供学习相关论文：https://arxiv.org/abs/140
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2024-03-21 20:09:29
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1 textCNN原理textCNN最早在2014年由纽约大学的Yoon Kim提出（作者就他自己一个人），论文题目Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，在文中作者用精炼的语句介绍了使用卷积神经网络进行文本分类任务的原理和网络结构，并用7个数据集证明了模型的泛化能力。如下图所示是textCNN与其他模型在MR,SST-1
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2024-06-07 11:36:18
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一、概述 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析;按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等子问题。文本情感分析的基本流程如下图所示，包括从原始文本
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2023-11-03 18:30:22
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前言:项目基于CNN模型，对输入问题进行训练，让机器可以识别出问题的类别从而通过相应类别查询所要寻找的数据有关于数据部分的链接：https://pan.baidu.com/s/16ZR6LVVLP-_4mXLJG_aD4g?pwd=1111你需要把它放在所建立的py文件通文件夹下，原因如是 注：有关浅谈和一些题外话仅仅作为学习过程中的测试用，代码中不加入无关紧要0.导入包import o
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2024-05-17 09:57:26
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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
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2024-07-17 15:55:22
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读文章笔记（四）：深度学习文本分类｜模型&代码&技巧FasttextTextCNNDPCNNTextRCNNTextBiLSTM+AttentionHANBERT注意 FasttextFasttext的分类实现很简单：把输入转化为词向量，取平均，再经过线性分类器得到类别。输入的词向量可以是预先训练好的，也可以随机初始化，跟着分类任务一起训练。论文：https://arxiv.org
Introduction
本次比赛的任务是对给定文本进行情感极性分析，情感极性包括正中负三类。这次比赛我的成绩是复赛第8名(共2745支参赛队伍，实际有效提交851个提交)。借助分享本次参赛方案总结，希望能和大家共同交流交流。自从BERT出现后，现在的比赛baseline基本就是BERT之类的模型，其他仅限基于CNN/RNN的模型不堪一击，因此借此次比赛的机会，将我的代码整理出来做成一个支持BER
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2023-09-24 21:46:48
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目录第11章 文本分类11.1 文本分类的概念11.2 文本分类语料库11.3 文本分类的特征提取11.4 朴素贝叶斯分类器11.5 支持向量机分类器11.6 标准化评测11.7 情感分析11.8 总结第11章 文本分类上一章我们学习了文本聚类，体验了无须标注语料库的便利性。然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文挡的类别，限制了文本聚类的应用场景。有许多场景需要将文档分门别类地归入具体的类别
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2024-06-12 10:58:25
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github: https://github.com/haibincoder/NlpSummary/tree/master/torchcode/classification 使用TextCNN实现文本分类 使用LSTM实现文本分类 使用Transformers实现文本分类 # model # cod
原创
2022-03-08 10:07:33
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原始文本 → 数据清洗 → 分词处理 → 序列化 → 模型训练 → 评估预测（LSTM实现）
# 文本情感分类：使用 Python 的入门指南
在现代社会，文本数据无处不在。从社交媒体评论到产品评价，情感分析已成为了解公众意见的重要工具。通过对文本进行情感分类，我们可以有效识别出人们对某件事物的积极、消极或中立态度。本文将介绍文本情感分类的基本概念，并提供一个使用 Python 进行情感分析的示例。
## 什么是文本情感分类？
文本情感分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其
文本情感分类1. 案例介绍为了对前面的word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固，这里完成一个文本情感分类的案例现在有一个经典的数据集IMDB数据集，地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/，这是一份包含了5万条流行电影的评论数据，其中训练集25000条，测试集25000条。数据格式如下：下图左边为名称，其中名称包含两部分
github地址：https://github.com/vivianLL/textClassification_Keras一、基于Keras的文本分类基本流程本文以CAIL司法挑战赛的数据为例，叙述利用Keras框架进行文本分类的一般流程及基本的深度学习模型。 步骤 1：文本的预处理，分词->去除停用词->统计选择top n的词做为特征词 步骤 2：为每个特征词生成ID 步骤 3：将文
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2024-11-01 22:29:18
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文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） 文本分类的处理大致分为文本预处理、文本特征提取、分类模型构建等。和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。&nb
对于实际的文本分类需求，没有标注数据是一件很常见的事情。针对这种情况，有一个最朴素的思路可以做：首先，根据对应的标签名称，使用W2C找到对应的相近词通过相近词，对文本数据做关键词命中，进而映射到对应的类别使用上述的标注数据训练文本分类模型使用3步骤的文本分类模型对新数据预测，获得置信度高的文本，之后做半监督。上面这个思路，非常的简陋，最终的结果也不会很好。实际工作中，需要有大量的规则去补充。今天分
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（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 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-08-09 00:01:59
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文章目录前言一、环境：二、数据：三、模型结构四、主要代码1.word2id与id2word2.word2vec3.加载word2vec五、训练及测试未使用预训练词向量使用预训练的词向量总结 前言之前写了一篇fasttext文本分类的文章，三个类别的准确率达到90+%，这篇文章主要是想测试一下TextCNN在文本分类任务上的效果，与fasttext对比，孰优孰劣。 代码已上传至GitHub：Tex
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2024-04-08 10:26:10
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结合这篇文章阅读：Theano：LSTM源码解析 LSTM模型图 数据集： 数据集来自Stanford，数据是源自IMDB，互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDB）。IMDB数据集被Bengio组用pickle打包了imdb.pkl。情感分析的X，是数据的评论，而作为情感分析的Y，是评分与否（值只有0和1）。这个情感分析就是一个二元分类。 p
