项目Github地址本篇博客主要介绍基于TextCNN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TextCNN可以从两个角度来解读，既可以把它看作但输入通道的2维卷积也可以把它看作多输入通道的1维卷积（其中词嵌入维度为通道维），二者其实是等价的。 如果把它看作一个单输入通道的2维卷积的话，它的分类流程就如上图所示。1）把输入文本中的词转换为其对应的词向
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2024-04-15 15:04:22
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❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ （封面图由文心一格生成） 用TextCNN模型解决文本分类问题TextCNN模型是一种使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类的模型，它可以有效地处理自然语言文本的特征提取和分类任务。在本文中，我们将详细介绍TextCNN模型的原理和实现，并结合一个具体的案例和代码，展示如何使用TextCNN模型来解决文本
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2024-07-17 09:36:28
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CNN介绍CNN是特殊的全连接层，包含两个特性：平移不变性和只和周边位置相关CNN用于处理图像，也可以处理文本和语音，处理图像时，基础的CNN不能解决旋转和放大缩小问题，因为神经网络输入是一行像素转换成向量，所以大小不同的同一张图片对于神经网络的输入是不一样的。常见的操作是卷积和pool(可以省略),卷积kernal_size不同决定了视野范围不同，pool有max,mean,相当于去除了奇数行和
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2024-04-15 15:06:14
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本章旨在使用TensorFlow API实现卷积神经网络与循环神经网络文本分类。代码地址：Github转载请注明出处：GaussicCNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification还可以去读dennybritz大牛的博客：Implementing a CNN for Text
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2024-03-22 15:59:30
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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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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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##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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这篇博客主要是介绍一下我最近开源的python库——DeepClassifier，用于文本分类，目前已经集成了较多的文本分类模型，欢迎大家安装、star以及fork～ 动机首先谈谈我为什么要开发这个库。有两个原因吧～第一，我自身是做NLP这块的，相信做NLP的小伙伴们都知道，文本分类是NLP中最基础并且是最广泛的任务。同时这也是我们入门NLP的尝试的第一个任务。虽然目前已有的文本分类模型都相对简单
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2023-10-10 20:58:07
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** 利用Python进行文本分类,
可用于过滤垃圾文本抽样人工标注样本文本中垃圾信息样本建模模型评估新文本预测
参考:http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK Natural Language Processing with Python 中文版
主要步骤:分词特征词提取生成词-文档矩阵整合分类变量建
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2023-07-02 21:54:38
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一、概述上一篇文章中简单介绍了文本聚类，体验了无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档的类别，限制了文本聚类的应用场景。很多情况下，我们需要将文档分门别类到具体的类别中。因此需要用到文本分类。本文便主要讲解文本分类的原理及实践。二、文本分类的概念文本分类，指的是将一个文档归类到一个或者多个类别的自然语言处理任务。值得一提的是，文档级别的情感分析也可以视作文本分类任务。此
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2023-08-07 21:10:20
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微博情感文本二分类数据测试：
https://github.com/yingdajun/fastnlpTextClassDemo
微博情感文本多分类数据测试：
https://github.com/yingdajun/fastnlpweiboMultClassDemo
垃圾邮件数据集测试:
https://github.com/yingdajun/fastnlprabishDemo
评论分类数据
原创
2021-09-08 10:05:51
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 Llama Factory 进行文本分类。这一过程不仅有助于企业提升数据处理能力，更能够为产品迭代提供数据支持。
## 背景定位
在如今的数据驱动时代，文本分类的需求日益增加。通过高效的文本分类，企业能够迅速定位用户需求、优化产品文档，提升用户体验。
> 用户反馈：
> “我们在处理大量客户反馈时，分类效率低下，急需一种智能化的解决方案。”
基于反
1介绍主要是在自己实习的时候接触到的文本分类，主要是中文文本的单标签分类(one vs one)，多标签分类(one vs rest)，用python实现，需要先学习一下机器学习方面的内容，还有就是pandas科学计算库，sklearn等。2导包import os
import shutil
import zipfile
import jieba
import time
import warnin
随着高智能科技的发展，人们的生活在不知不觉当中逐渐发生了巨大的改变，机器人的应用也越来越广泛，与人工对比智能接待机器人的效率更高，服务也越来越人性化，也更加能够吸引人们的关注，在越来越多的场景都能够见到。智能接待机器人特点和优势也很多，我们简单整理了几点，供大家参考。 节省成本智能客服机器人的出现很大程度上解放了人工的消耗，很多重复性，简易性的工作都由机器人代替了工人，而且任劳任怨，所以
文本分类的14种算法总结之前介绍了14种文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机；4种集成学习算法：随机森林、AdaBoost、lightGBM和xgBoost；2种深度学习算法：前馈神经网络和LSTM。 各篇链接如下： 测试环境搭建与数据预处理： 决策树、朴素贝叶斯（伯努利贝叶斯、高斯贝叶
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2023-12-11 14:51:22
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在现代自然语言处理 (NLP) 领域，文本分类是一个重要的任务，旨在将文本数据分配到一个或多个类别中。文本分类的应用非常广泛，从垃圾邮件检测到情感分析，再到主题分类等，都是当前热门的研究和应用领域。通过采用各种机器学习和深度学习算法，研究人员和开发者可以有效地对文本进行分类和筛选。
### 问题背景
在处理文本分类问题时，我们常常会遇到以下现象：使用机器学习模型进行文本分类时，模型的准确率远低
对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
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2024-04-24 16:10:14
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本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。和上一篇CNN文本分类类似，本此代码风格也是仿照sklearn风格，三步走形式（模型实体化，模型训练和模型预测）但因为训练时间较久不知道什么时候训练比较理想，因此在次基础上加入了继续训练的功能。2、构造文本分
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2023-11-08 17:36:46
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目录RNN基础循环神经网络（Recurrent Neural Networks）RNN的训练方法——BPTT算法（back-propagation through time）长期依赖（Long-Term Dependencies）问题LSTM（long short-term memory）LSTM 的核心思想逐步理解 LSTMLSTM 的变体GRU（Gated Recurrent Unit）双向R
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2023-12-26 21:03:02
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