文本自动分类
关于单个文本处理时间显著增长的讨论
今天下午
使用了 stopwords 从网上搜了下 中文停用词
并解决了 Python 中文显示/输入输出的问题 line.decode('gbk')
__author__ = 'LiFeiteng'
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import jieba
import nltk
## 由搜狗语
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2013-10-10 11:41:00
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本文为你展示，如何使用 fasttext 词嵌入预训练模型和循环神经网络（RNN）， 在 Keras 深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。疑问回顾一下，之前咱们讲了很多关于中文文本分类的内容。你现在应该已经知道如何对中文文本进行分词了。你也已经学习过，如何利用经典的机器学习方法，对分词后的中文文本，做分类。你还学习过，如何用如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？》一文中采用过
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2024-10-25 15:13:52
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中文文本分类的步骤： 1.预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签、文本格式转换、检测句子边界等。 2.中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。 3.构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。 4.权重策略——TF-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。 5.分类器：使用算法训练分类器。 6.评价分类结果：分类器的测试结果分析。中文分词是将一个
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2023-09-18 20:39:54
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集
RNN:公式：多层RNN，前层的输出ht作为后层的输入xt：双向RNN:因为时刻t的输出不仅取决于之前时刻的信息，还取决于未来的时刻，所以有了双向RNN。比如要预测一句话中间丢失的一个单词，有时只看上文是不行的，需要查看上下文。原理也和RNN差不多，只不过将是将句子中的每个token的向量按句子倒序一个个传入RNN。正向时用正向权重计算，反向时用反向权重计算。 正向计算和反向计算的权重不共享。n
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2024-03-24 10:20:00
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1.什么是文本分类在定义文本分类之前，需要理解文本数据的范围，以及分类的真实含义。这里的文本数据可以是短语、句子或者包含文本段落的整篇文档等任何形式，这些数据可以从语料库、博客或互联网的任何地方获得。文本分类也经常成为文档分类，文档这个词概括了任何形式的文本内容。文档这个词可以定义为思想或事件的一些具体的表示，这些标识可以是书面、语言记录、会话或演讲等形式。这里，使用文档这个词来表示文本数据，例如
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2023-06-05 19:46:14
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# 文本分类 Java
## 介绍
文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，它可以将文本划分到预定义的类别中。在大数据时代，我们面临着大量的文本数据，如何高效地对文本进行分类成为了一个挑战。Java是一门非常流行的编程语言，有着广泛的应用领域。本文将介绍在Java中进行文本分类的方法和实现。
## 文本分类方法
在进行文本分类之前，我们需要先定义好分类的类别。一般来说，文本分类可以分为两个
原创
2023-08-08 08:34:55
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1 package peng_jun;
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3 import java.awt.*;
4 import java.awt.event.*;
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6 import javax.swing.*;
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8 import java.io.*;
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10 import javax.swing.filechooser.*;
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12 import java.a
文本分类1.文本分类简介文本分类问题：将文本按照题材、主题、适用场景等进行分类，并自动生成对应主题和类型标签等，例如新闻文本分类可以将文本分为：时政、国际、财经、金融、港澳、体育、文化等。文本分类应用：文本分类任务大致有政务公文分类、情感分类、新闻分类、垃圾邮件检测、用户意图分类等。文本分类方向：主要有二分类，多标签分类。2. 文本分类算法原理文本分类流程：1.输入文本预处理，2.文本表示及特征提
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2023-09-04 18:18:25
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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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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
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2023-07-02 13:41:12
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使用FastText实现文本分类-java版文本分类又称自动文本分类，是指计算机将载有信心的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几个类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。哈哈哈，这一句是从大佬文章中借鉴来得，这是是原文 ，这篇文章具体介绍了文本分类的历史发展和一些分类算法，有兴趣的可以去看看。我这里主要说的是使用FastText实现文本分类，至于想要弄明白原理的，建议看这里 ，大佬对原
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2023-09-23 20:45:03
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文件可分为目录文件、标准文件、缓存文件三种，在Java中文件的表示有两种，一种是用的文件的路径字符串表示，另外一种是在Java的io包中用File对象表示文件。第一种表示很简单，但是对文件的各种操作不容易，用第二种表示可以运用File对象的各种方法对文件的各种操作。在此总结用File对象对指定文件路径中的标准文件的统计、对指定文件路径中目录文件的统计和对计
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2024-02-29 14:40:14
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探索没有TensorFlow API的纯Kotlin语言中的贝叶斯文本分类。 文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，具有广泛的应用前景。我们将学习如何以非深度学习的方式使用该技术，而无需使用TensorFlow和神经网络。因为这个分类器将在Android应用程序中工作，所以需要用Kotlin或Java编写。为什么不是我们的TensorFlow或者Python呢? Tens
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2023-10-09 08:14:33
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# Java 文本分类框架
## 简介
文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在根据给定的文本内容将文本分为不同的类别。Java 提供了许多强大的文本分类框架，可以帮助我们处理文本分类任务。本文将介绍几个常用的 Java 文本分类框架，并提供相应的代码示例。
## 1. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP 是一个流行的自然语言处理库，提供了许多 NLP 相关的
原创
2023-12-01 06:59:35
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在这个博文中，我将向你们分享如何使用 Java 进行 BERT 文本分类的过程。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练模型，在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用。文本分类作为 NLP 的一项基本任务，常常被用于情感分析、主题分类等诸多场景。因此，能够在 Java 上实现基于 BERT 的文本
1.变量 1.1变量的使用变量声明 int money；变量的赋值 money=80；变量的使用 System.out.println("我有"+money+"元"); 简写： &
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2024-10-18 18:42:22
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简单点说：分类是将一片文章或文本自动识别出来，按照先验的类别进行匹配，确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程
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2024-02-02 13:32:27
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## Java文本分类框架简介及代码示例
在现代信息化社会中，我们每天都会接触到大量的文本数据，如新闻、社交媒体内容、评论等。对这些文本数据进行分类和分析是非常重要的，以提取有用的信息和洞察。Java作为一种广泛使用的编程语言，有许多优秀的文本分类框架可以帮助我们快速进行文本分类任务。在本文中，我们将介绍一种常用的Java文本分类框架，并提供相关的代码示例。
### 什么是文本分类？
文本分
原创
2023-11-03 11:38:12
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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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