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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语料库本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。用Map描述这种关系可以用Java的Map<String, String[]>来描述，其key代表类目，value代表该类目下的所有文档。用户可以利用自己
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2019-02-20 14:01:13
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在上一篇笔记中，我们使用了所有常用的情感分析技术，成功地达到了大约84%的测试精度。在本笔记本中，我们将实现一个模型，得到可比的结果，同时训练效果明显更快，使用大约一半的参数。准备数据FastText论文的一个关键概念是，它们计算输入句子的n-gram，并将它们附加到句子的末尾。这里，我们用bi-grams。简单地说，bi-gram是在一个句子中连续出现的一对单词/标记。例如，在“how are
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2024-06-22 17:22:33
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# Python文本分析情感得分
文本情感分析是一种机器学习技术，用于识别和提取文本中的情感信息。在实际应用中，人们通常使用情感得分来衡量一段文本的情感倾向，从而更好地了解文本的情感表达。
Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，有许多库可以帮助我们进行文本情感分析。其中，`nltk`和`TextBlob`是两个常用的库，可以帮助我们进行情感分析并计算文本的情感得分。
**nltk库
原创
2024-07-08 04:56:51
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当你浏览社交媒体、新闻或任何数字内容时，你有没有想过背后的技术是如何分析和理解这些文本的情感的？有没有想过在数百万条评论、帖子或文章中，如何快速地识别出其中的积极和消极情绪？在这篇文章中，我们将揭示其中的奥秘，并教你如何使用Python和SnowNLP来轻松地实现一个文本情感分析系统。什么是文本情感分析？文本情感分析是自然语言处理（NLP）的一个分支，旨在确定作者对某一主题或总体情境的态度，是积极
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2024-07-04 21:01:09
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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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2023-07-31 21:55:38
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要查看图文并茂版教程，请移步： http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html
本教程演示如何在 torchtext 中使用文本分类数据集，包括- AG_NEWS,
- SogouNews,
- DBpedia,
- YelpReviewPolarity,
- YelpReviewFull,
-
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2023-09-03 09:41:15
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Datawhale作者：太子长琴，算法工程师，Datawhale成员文本分类是自然语言处理（NLP）最基础核心的任务，或者换句话说，几乎所有NLP任务都是「分类」任务，或者涉及到「分类」概念。比如分词、词性标注、命名实体识别等序列标注任务其实就是Token粒度的分类；再比如文本生成其实也可以理解为Token粒度在整个词表上的分类任务。本文侧重于从宏观角度（历史演变和基本流程）对文本情感
原创
2022-10-20 12:14:20
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非技术专业也能看懂的NLP介绍。
原创
2022-07-29 16:20:19
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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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最近需要做一些和垃圾短信过滤相关的研究工作，因此有幸开始接触文本分类，在本篇文章中将对文本分类的一些工作做一些简单的介绍，有一些想法和理解可能不会很成熟，请大家谅解和指出。文本分类的目的是将某个文本进行归类，假设我们有多个文本类c1,c2,...,cn。文本分类的目的是，给定了一个文本t，我们要判别文本t属于c1,c2,..,cn中的那一类。文本通常是指一段文字，可能是一个短信，一封邮件，一个Hm
简介：文本挖掘中，情感分析是经常需要使用到，而进行主题模型分析之前，对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性，因为分类以后，每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，主要看上了他的情感分类功能(二分类)，分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法，当然也可以选择基于其他方法自己建立一个分词模型。 目的：学会snownlp基本操作，并使用其做情感分
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2023-06-26 10:14:18
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统计中文词语出现的次数以政府一号文件为例，统计出现的中文词语数量按照一定标准输出，如出现次数等需要解决中文分词问题，如：这是一门好课 ->这是 一门 好课 输入：2018年一号文件.txt输出：出现次数超过50次的词语，不包括换行。 #WordCount.py
import jieba #引入外部库
f = open("2018年一号
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2023-06-25 11:13:58
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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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作者：太子长琴，算法工程师，Datawhale成员文本分类是自然语言处理（NLP）最基础核心的任务，或
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2022-07-29 08:50:53
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一、算法概述DBSCAN是一个出现得比较早（1996年），比较有代表性的基于密度的聚类算法，DBSCAN是英文Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 的缩写，意思为：一种基于密度，同时对于有噪声（即孤立点或异常值）的数据集也有很好的鲁棒的空间聚类算法。DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的
如果想要使用 Python 进行文本分类，需要使用相应的机器学习算法和库。具体来说，可以使用 scikit-learn 这个库中的朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器、决策树分类器等来对文本进行分类。首先，需要准备好训练数据和测试数据。训练数据是指用来帮助模型学习的数据，测试数据是用来评估模型效果的数据。在进行文本分类时，训练数据通常包含若干个文本和对应的分类标签，测试数据也是如此。然后，需要对文本
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2023-06-30 21:30:05
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##本文加载语料库，并对语料库进行文本分类。使用语言：python，环境：jupyterhub。本文使用的是NLTK库。##首先，关于语料库数据集，是zip压缩文件的形式存在的。本文作为案例的数据集来自于联合国大会的演讲，这些演讲分为澳大利亚和新西兰的。因此，在zip的语料库文件夹里，分为“AU”和“NZ”两个子语料库。子语料库中内容是以txt为格式存下的，每一篇文章是一个txt，本案例“AU”和
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2023-10-03 11:49:29
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事情是这样的，有一个图片数据集需要根据分成很多类以便于给其设置标签，但所有的图片都在一个文件里，另外又给了个.txt文件，其中每行都是对应图片的类别。例如第1行对应的第0001.jpg是第14类（每个类都有多张图片），显而易见，.txt文件的行数和图片的总数是相等的。以下为待分类的文件：现在需要根据标签将同类的文件放入同一个文件夹中，如图为分类完成的结果，总览和第一类文件夹： 其中过滤了图片宽和高
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2023-09-28 13:37:07
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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，众所周知，
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2023-08-12 21:24:53
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