文本分类（情感分析）中文数据集汇总这段时间在公司NLP组里实习，相应的开始学习了一些NLP的知识，并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集，本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集，且听下回分解。1.THUCNews数据集：THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。我们在原始
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
##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
数据集介绍这个数据集是由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005-2011年间的历史数据筛选过滤生成的，数据集包含50000个样本的训练集，5000个样本的验证集，10000个样本的测试集，词汇表5000个字/词，文本内容一共包含十个分类，包括：‘体育’, ‘财经’, ‘房产’, ‘家居’, ‘教育’, ‘科技’, ’ 时尚’, ‘时政’, ‘游戏’, ‘娱乐’数据集我也把它上传了，不需要积分和
在进行文本分类时，毫无疑问会涉及到对文本数据进行预处理，包括文档切分、文本分词、去停用词（包括标点、数字、单字和其它一些无意义的词）、文本特征提取、词频统计、文本向量化等操作。下面就这几方面作一个概括性的介绍，具体的实现还有待慢慢的研究。文档切分文档切分这个操作是可选的，取决于你获取到的文档集合的形式。如果你得到的文档集合本身就是一篇一篇文章分开的，那么这一步就可以省略了。反之，如果文档集合是一个
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2023-08-06 12:06:21
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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,
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
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
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
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
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
文章目录NLTK的分类器有监督分类1贝叶斯分类器：以性别鉴定为例定义特征提取器与特征选择过拟合：当特征过多错误分析步骤注意：例子:性别鉴定例子：电影评论情感分析2“决策树”分类器：以词性标注为例例子：通过观察后缀进行词性标注3序列分类器：以词性标注为例①贪婪序列分类例子：利用上下文的词性标注②转型联合分类③@为所有可能的序列打分隐马尔可夫模型最大熵马尔可夫模型线性链条件随机场模型有监督分类的其他
TXT文本格式一级分类 二级分类 三级分类一级分类 二级分类一级分类.....（注意：一级分类前不能有TAB键，每层分类前面加一TAB键）以下是PHP处理代码 publ
原创
2014-12-15 15:39:49
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1.文本数据的特征提取、中文分词及词袋模型本节我们一起学习如何对文本数据进行特征提取，如何对中文分词处理，以及如何使用词袋模型将文本特征转化为数组的形式，以便将文本转化为机器可以“看懂”的数字形式。1.1使用CountVectorizer对文本进行特征提取在前面的章节，我们用来展示的数据特征大致可以分为两种：一种是用来表示数值的连续特征；另一种是表示样本所在分类的类型特征。而在自然语言处理的领域中
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2023-08-09 17:37:32
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中文文本分类问题：THUCNews数据集1 THUCNews数据集与预处理1.1 数据集下载1.2 数据量1.3 数据预处理1.3.1 导入数据1.3.2 将文字型的label 转为数字label2 特征工程2.1 Jieba分词2.2 TF-IDF并将文件保存至本地3 训练模型3.1 lightgbm模型3.1.1 无Jieba分词直接TF-IDF后训练模型的结果3.1.2 含Jieba分词直
文章目录原理介绍实战 原理介绍这里就简单介绍几句原理，因为讲的细的blog超级多。（一共三个模块，这篇只是数据处理模块） 传统的CNN用来处理图像数据，通过卷积提取特征，方便处理。文本和图像的区别在于文本的特征相对较少，所以可以采用一维卷积进行特征提取。 步骤如下： （一）文本拉伸成一个图片（矩阵）：词嵌入，可以采用w2v （二）卷积层：对矩阵进行卷积 （三）池化层：Max Pooling 使卷
使用Python进行文本分类（二） 测试算法：根据实际情况修改分类器TabError: Inconsistent use of tabs and spaces in indentation解决方法： 这个错误是说你用了tab键作缩进了， 因为在python不像C/C++里用大括号来区分程序块，而是用缩进 所以缩进很重要你把Tab都换成空格就好了 def classifyNB(vec2Cla
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2023-08-20 15:51:44
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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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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
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
