近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见github项目repo)。因此，本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。欢迎转载，请保留本文链接：1. 文本分类任务介绍文本分类是自然语言处理的一个
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
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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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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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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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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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
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2024-05-12 18:53:38
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-10 11:17:38
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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
1. 数据预处理1.1 下载搜狗实验室提供的新闻预料(提取码krbd)1.2 xml文本解析extract_text.py ： 读取SogouCS_reduced文件夹下的文件，进行xml解析，得到每个新闻的content，并将其放在对应的分类文件夹下；split_text.py ： 读取分类好的新闻预料（SogouCS_reduced_after文件夹下），采用jieba库进行分词，其中停用词表
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2024-09-26 10:16:44
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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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目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1 加载数据集Step2 分词和构建词汇表Step3 构建数据加载器 dataloaderStep4 定义神经网络模型Step5 定义模型训练和评估函数Step6 训练模型Step7 模型评估Step8 预测推理三、完整代码四、参考文档一、项目介绍该项目是来自于Pytorch官方教
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2023-10-22 08:50:45
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# 使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其强大的上下文理解能力而广泛应用。本文将向您介绍如何使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类的基本流程，并提供相应的代码示例。
## BERT模型介绍
BERT是一种预训练的语言
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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今天分享的论文主要是讲Bert如何在文本分类上获得比较好的效果，比较简单：How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[1]：不涉及什么复杂公式，也比较早了，里面很多东西对于当下已经司空见惯，我就直接就分享论文结论，攒个思路。1. 如何处理长文本我比较感兴趣的是一点是Bert处理长文本的思路。首先数据集是IMDB，文本分类任务，超过512个token
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2024-08-13 11:37:27
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本教程展示如何在torchtext中调用文本分类数据集，包括：AG_NEWS,SogouNews,DBpedia,YelpReviewPolarity,YelpReviewFull,YahooAnswers,AmazonReviewPolarity,AmazonReviewFull这个例子展示了如何用这些文本分类TextClassification数据集之一训练一个有监督学习算法。使用ngrams
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2024-05-29 00:42:09
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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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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
简介新闻分类课题是在算法类毕业设计中比较热门的, 本质上是属于自然语言分类, 可以使用机器学习算法去处理, 也可以使用深度学习算法去处理.基本步骤如下 :文本数据采集 --> 选择训练算法(机器学习/深度学习) --> 进行训练 --> 检效果.本文章博主将介绍:从头开始实践中文短文本分类运用多种机器学习（深度学习 + 传统机器学习）方法比较短文本分类处理过程与结果差别参与及比较
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2024-10-24 08:02:14
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最近参加了一个关于医疗短文本分类的比赛。刚开始用了SVM、xgBoost效果都不是很好，群里有人说BERT的效果不错，于是自己赶鸭子上架，根据网上的文章，手动实践，赶在比赛结束前一天提交了结果，效果确实比传统机器学习模型要强得多，特记录一下详细步骤与程序。1. 环境配置本实验使用操作系统：Ubuntu 18.04.3 LTS 4.15.0-29-generic GNU/Linux操作系统。1.1
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2024-03-17 10:11:25
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