一、fastText介绍 ...
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2021-11-03 16:57:00
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1. 概述在深度学习遍地开花
原创
2023-06-14 19:23:21
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Fasttext源于2016年的论文《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.01
原创
2022-09-16 13:43:49
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环境说明：python2.7、linux自己打自己脸，目前官方的包只能在linux，mac环境下使用。误导大家了，对不起。测试facebook开源的基于深度学习的对文本分类的fastText模型fasttext python包的安装:pip install fasttext1第一步获取分类文本，文本直接用的清华大学的新闻分本，可在文本系列的第三篇找到下载地址。输出数据格式： 样本 + 样本标签说明
1. 数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/information（阿里天池-零基础入门NLP赛事）2. fastText模型剖析2.1 概念FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它的核心思想是将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到
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2020-08-16 20:46:00
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今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec，2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText，全都掀起了轩然大波。fastText 模型有两篇相关论文：《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》《Enriching Word V
原创
2021-02-04 20:41:28
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Mikolov 跳槽 Facebook 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。
原创
2021-07-24 11:26:34
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# coding: UTF-8import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npclass Config(object):
"""配置参数"""
def __init__
原创
2021-04-22 21:55:09
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学习总结（1）FastText的原理和使用，通过10折交叉验证划分数据集。文章目录学习总结一
原创
2022-08-25 11:33:01
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程NLP实战一：Pytorch实现TextCNN文本分类NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、
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2024-07-08 14:44:30
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一、简介fastText 是 Facebook 于2016年开源的一个词向量训练与文本分类工具，其典型应用场景是“无监督的
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2022-07-29 09:08:38
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安装方法:1.conda install libgcc(解决下面的错误)2.pip install fasttext出现错误:ImportError: /home/chris/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/fasttext.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZTVNSt...
原创
2021-07-30 10:33:27
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我们知道，tfidf和embedding都是将文本表示成包含文本信息的高维向量的方法。tfidf关注的是单词在文档中的频率，最终计算出的向量包含的信息是一种单词出现频率的tradeoff。而embedding则关注的是单词的语义。两者包含的信息不同，因此将两者结合起来表示文本是对文本信息的丰富和扩充。但是在实际操作中，两者的结合不是简单的concatenate这个简单就可以的。因为两者计算结果的维
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2024-01-21 05:26:02
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1 设计题目文本分类的算法研究与实现2 课题背景及研究现状2.1 课题背景近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一
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2024-01-16 18:49:49
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文章目录一、简介二、N-grams和基于N-grams的相似性度量三、使用N-gram频次统计的文本分类 一、简介文本分类要能兼容语法，拼写，OCR输入字符错误的问题。而基于N-gram的文本分类系统能很好的处理各种各样的问题。该系统需要计算和对比N-gram频次分布文件。首先从各种类别的训练集中得到每个类别的N-gram频次分布文件c1,c2,c3,cn；其次，计算给定文本的N-grams频次
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2024-03-15 10:51:34
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因为工作和个人信仰的关系，我一直比较关注文本表示的进展。召回是很多NLP系统中必备的一步，而向量化的召回比纯基于文字的离散召回效果更好更合理。同时文本表示还可以做很多事情，比如聚类、分类，不过更多地还是用在文本匹配上。2015年到18年间有很多优秀的文本表示模型，祭出宝图： 但基于交互的匹配模型明显优于单纯的表示，再加上BERT出来，就很少有人再去研究了，2019年只有一个Sentence-B
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2024-05-24 08:23:23
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什么是文本分类文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。常规步骤选择一个感兴趣的任务收集合适的数据集做好标注特征选择选择一个机器学习方法利用验证集调参可以多尝试几种算法和参数训练final模型Evaluate测试集机器学习算法这里简单介绍几个
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2024-05-08 11:45:48
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一个完整的文本分类器主要由两个阶段，：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是将向量喂到分类器，包括SVM, CNN，LSTM等等。这边做的项目其实阶段用的是 tf-idf 来进行文本向量化，使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度，使用liblinear(采用线性核的svm) 来进行分类。而这里所述的文本分类器，使用lsi (latent semantic analysis,
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2024-07-24 10:10:42
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文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。 同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐
原创
2021-08-06 09:52:54
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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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