文章目录0. 前言1. 数据集2. 经典网络2.1 FCN2.2 U-Net2.3 DeepLab2.4 PSPNet2.5 SegNet2.6 CCNet2.7 SegFormer3. 损失函数4. 评价指标5. 最新进展（2023.4） Segment Anything 0. 前言语义分割是一种计算机视觉领域的图像分割技术，旨在将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中。与传统的图像分割技术
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2023-11-28 12:48:45
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一、概述随着信息技术的发展，最稀缺的资源不再是信息本身，而是对信息的处理能力。且绝大多数信息表现为文本形式，如何在如此大量且复杂的文本信息中如何获取最有效的信息是信息处理的一大目标。文本分类可以帮助用户准确定位所需信息和分流信息。同时，互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本，其包含大量有价值的隐含信息，迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。 基于人工智能技术的文本
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2024-01-12 14:48:27
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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
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2023-10-31 16:36:17
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文本分类算法综述简述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：1.预处理；2.文本表示及特征选择；3.构造分类器；4.分类。通常来讲，文本分类任务是指在给定的分类体系中，将文本指定分到某
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2023-11-13 19:41:16
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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模型、SVM等，也有深度学习中的各种模型，比如经典的CNN, RNN，以及它
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2023-11-30 10:35:40
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因为目前有在做涉及到文本分析（情感分析）的项目，也想为以后的相关项目做下知识储备，最近开始入坑Tensorflow的一些深度学习的NLP相关实践，同时学习了文本分类领域中基于深度学习的模型的一些应用知识（然而还是个菜鸟，半懂不懂的哈哈哈）。这里对相关知识进行了总结，巩固个人知识体系，同时分享给大家... ...
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2021-05-28 22:43:00
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项目Github地址本篇博客主要介绍基于多层双向LSTM的文本分类算法的原理及实现细节。目录1. 分类原理2. 实现细节1. 分类原理 对于输入文本序列，在LSTM的每个时间步输入序列中一个单词的嵌入表示，计算当前时间步的隐藏状态，用于当前时间步的输出以及传递给下一个时间步和下一 个单词的词向量一起作为LSTM单元输入，然后再计算下一个时间步的LSTM隐藏状态，以此重复...直到处理完输
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2023-12-25 07:28:42
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基于深度学习的文本分类与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。本文将学习如何使用深度学习来完成文本表示。学习目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参现有文本表示方法的缺陷之前介绍几种文本表示方法：One-hotBag of WordsN-gramTF-IDF也通过sklean进行了相应的实践，相信你也有了初步的认知。但上述方法都或多或少存在一定的
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2023-12-14 18:48:56
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# NLP文本分类：基础与实践
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉领域的重要研究方向。文本分类是NLP的一项重要任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别中。无论是垃圾邮件检测、情感分析，还是新闻分类，文本分类都起着关键作用。本文将深入探讨文本分类的基本概念，处理流程，并通过代码示例帮助大家理解。
## 文本分类的基本概念
文本分类可以被视为一个监督学习问题，
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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今天要写的是关于NLP领域的一个关键问题：文本分类。相对应的论文是：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification参考的博客为：Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlowNLP中的CNN论文中是使用的CNN框架来实现对句子的分类，积极或者消极。当然这里我们首先必
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2024-01-08 20:34:40
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基于统计方法的文本分类基于统计方法的文本分类是文本分类的主要方法之一。统计方法首先是对原始输入数据进行预处理，一般包括分词、数据清洗和数据统计等，然后人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。 根据需要还可能进行特征选择和特征提取，常用的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等，特征提取转换原始的特征空间生成新的语义空间，能够较好地解决一词多义、一义多词等问题。 常用的统计模型包括朴素贝叶
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2023-07-07 01:00:40
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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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2023-10-27 19:33:47
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入门NLP-基于机器学习的文本分类综述传统文本分类方法文本预处理：中文分词英文分词文本表示One hotBag of WordsBi-gram and N-gramTF-IDF分类器 综述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己
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2023-10-13 20:58:55
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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。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中较为常见的任务。一. 词向量 &nb
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2024-02-19 11:22:48
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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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语法总结1 体言断定句Aは Bです
Aは Bではありません
Aは Bではないです。
Aは Bですか2 形容词谓语句// 现在肯定
~は、～いです
// 现在否定
~は～くありません
// 过去式
~い => ~かった＋です
// 特例
いい: よかったです
// 过去否定
~は～くありませんでした / くなかったです
// 疑问句
~は～かったですか3 形容动词谓语句形容动词：描述事物
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2024-07-15 11:14:34
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Bert大规模超长文本分类长文本分类文本摘要算法Textrank介绍句子相似度计算训练全部代码分类结果总结 长文本分类文本分类是把文本打上对应的类别标签，在互联网中的应用场景很多，如评论、弹幕等。作为比较强大的预训练模型Bert，用来做文本分类有很好的效果。本文介绍pytorch版本的Bert长文本分类,但由于Bert的输入长度有现在，最长只能输入512个字符，但长文本通常有几千或者几万个字，所
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2023-09-05 14:41:58
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文本分类概述（NLP）**文本分类问题：**给定文档p，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 **本分分类方法：**传统机器学习方法（贝叶斯、SVM等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） **本文的思路：**本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理
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2023-08-31 11:03:10
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文本分类应该是最常见的文本语义分析任务了。首先它是简单的，几乎每一个接触过nlp的同学都做过文本分类，但它又是复杂的，对一个类目标签达几百个的文本分类任务，90%以上的准确率召回率依旧是一个很困难的事情。这里说的文本分类，指的是泛文本分类，包括query分类，广告分类，page分类，用户分类等，因为即使是用户分类，实际上也是对用户所属的文本标签，用户访问的文本网页做分类。几乎所有的机器学习方法都可
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2024-01-17 08:13:52
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