原文出处：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzM5NDAzMg==&mid=200729339&idx=1&sn=e22ccad6792621cf74d9baffa6c07097&3rd=MzA3MDU4NTYzMw==&scene=6#rd 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本
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精选
2014-10-18 11:05:30
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以天气分类为例，我们的目的是运用支持向量机SVM（libsvm）来训练出一个天气分类的模型，这个模型可以将新来的语料分成天气类和非天气类两个大类，即正类与负类，具体的流程如下：1.爬取语料数据 首先，第一步要做的就是网上爬取天气相关的语料，可以运用Python爬虫爬取百度相关搜索的词条，进行多轮爬取，我们将跟天气相关的语料称为正语料，与天气无关的语料称为负语料，正语料和负语料分开爬取，一般来说，训
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2024-01-30 00:10:12
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在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。利用机器学习相关算法来进行判断原理 每个作者写作都有自己的用词习惯和风格，即使是故意模仿也会留下很多痕迹。 在文言文中，文言虚词分布均匀，书中每个回目都会出现很多文言虚词，差别在于出现频率不同，我们把文言虚词的出现频率作为特征。 不只文言虚词，还有其他的词在所有回目中出现频率很多。比如对第 80 回进行词频统计，得到了 172的 142我 70
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2024-01-10 22:51:50
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预备知识：1）svm：svm（support vector machine）即支持向量机，是一种机器学习算法，2000年左右开始火爆，被认为是（2005年论文上写的）目前分类算法中最好的二个之一（还有一个是boost方法，即使用多个
低分辨率的分类器线性组合成一个高分辨率的模式）；根据它的原理，个人认为它和人工神经网络的计算公式本质一样，虽然它们的类切分方式不一样。至少svm是完全的基于
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2023-07-31 21:55:07
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最近一段时间在写关于情感分析方面的论文，用到了SVM作为分类算法进行情感分类。
我选用了著名的SVM开源工具包libSVM,果然效果不错。由于LibSVM的输入语料格式有一定的要求。故有时候怎样把我们的训练语料转换成LibSVM的输入语料格式，是一个比较麻烦的事情。
在做这个的过程中我也遇到了挺多麻烦的事情的，比如刚开始的时候，我把同一类的样例放在了一个，出现的结果是libSVM无法进行准确分
原创
2010-03-06 19:37:00
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1.准备数据集下载数据集：可以从官方数据集下载网站下载数据集，也可以从目标网站爬取数据数据集的预处理：去停用词，过滤标点，空格分隔并去掉标点，大小写统一等（详细请参考）。2.特征工程将原始数据转换为特征向量，为了从数据集中选出重要的特征，有以下几种方式：（特征工程详情请见https://www.jianshu.com/p/7066558bd386）计数向量作为特征TF-IDF向量作为特征
单
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2024-04-30 04:05:14
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1. 背景人们在对一个文本分类的时候，不会看到任何带标签的标注数据，而只是通过一些关于描述分类类别的单词，就可以做出判断。举个例子，人去对文本进行分类的时候，假如文本有一个类别属于计算机。脑海中其实是有先验知识，比如如果句子中出现人工智能，深度学习，NLP等词汇的时候，人们基于此可以很大概率的判断出当前这个文本是属于计算机这个类别。随后呢，注意上面只是说的是很大的概率，还会出现苹果属于科技类别，但
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2024-08-20 12:12:46
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cnn在计算机视觉领域取得了很好的结果，同时它可以应用在文本分类上面，此文主要介绍如何使用tensorflow实现此任务。cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类。输入是一个句子，为了使其可以进行卷积，首先需要将其转化为向量表示，通常使用word2vec实现。d=5表示每个词转化为5维的向量，矩阵的形状是[sentence_length × 5]，即[7&n
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2024-03-15 11:52:52
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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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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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目录概述Bi-LSTMpytorch实现中的关键代码部分总结参考概述文本分类任务中，CNN可以用来提取句子中类似N-Gram的关键信息，适合短句子文本。尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN有个最大问题是固定filter_size的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面filter_size的超参调节也很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是
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2023-10-12 12:25:16
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javabean其实包含多个方面的含义。
Java语言开发的可重用组件
优点：1，代码简洁。2，HTML与Java分离，好维护。3，将常用程序写成可重用组件，避免重复。
特点：1，所有类放在同一包中，在web中类必须在包中。
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2023-09-12 13:49:08
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 SnowNLP 实现文本分类，这个过程不仅涵盖了技术细节，还有实用的案例分析以及潜在的性能优化措施。SnowNLP 是一个用 Python 编写的库，旨在处理中文文本数据，包括情感分析、关键词提取和文本分类等功能。
### 背景描述
在过去的几年中，随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，文本分类的需求越来越迫切。特别是在信息爆炸的时代，自动化对文本进行
在上一个教程中， 中我们使用RNN网络对名字所属的语言进行分类。这一次我们会反过来根据语言生成名字。 > python sample.py Russian RUS
Rovakov
Uantov
Shavakov
> python sample.py German GER
Gerren
Ereng
Rosher
> python sample.py Spanish SPA
Sall
直接从特征提取，跳到了BoostSVM，是因为自己一直在写程序，分析垃圾文本，和思考文
原创
2022-10-18 13:45:18
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Tensorflor实现文本分类
下面我们使用CNN做文本分类
cnn实现文本分类的原理
下图展示了如何使用cnn进行句子分类。输入是一个句子，为了使其可以进行卷积，首先需要将其转化为向量表示，通常使用word2vec实现。d=5表示每个词转化为5维的向量，矩阵的形状是[sentence_length × 5]，即[7 ×5]。6个filter（卷积核），与图像中使用的卷积核不同的是，nlp使用的
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2017-06-21 17:28:00
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在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 PyTorch 实现文本分类。随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，文本分类成为了一项重要的任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。接下来，我将分步骤展示实现过程，涵盖背景、技术原理、架构、源码分析、性能优化以及应用场景。
### 背景描述
文本分类是自然语言处理的一项重要任务，它的目标是将文本分配到一个或多个预定义的类别中。自2010年以来，随着
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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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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