Tensorflow2 图像预处理部分详解本文基于Tensorflow2官方文档（https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image ）编写并配合相应的测试代码。tensorflow2提供了一系列实时的图像增强方法。TF提供了4个类和14个方法。四个类主要是批量的获取图像数据以及数据增强：Di
本文主要是参考了网上的文本分类例子，但网上的例子不够完善，只实现了训练的步骤，在此基础上，增加了模型数据保存，及如何调用模型。废话少说，上代码：（其中训练数据请自行下载，头条新闻数据下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1smvf5IzOMh4-lSK0kyPWNQ 提取码：aaaa预训练模型用的是“ch
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2024-10-17 06:11:04
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此笔记本（notebook）使用评论文本将影评分为*积极（positive）或消极（nagetive）两类。这是一个二元（binary）*或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。准备工作导入所需库import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np导入数据集imdb = keras.dataset
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2024-06-05 11:13:41
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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,
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2024-07-24 10:10:42
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上一篇博客主要介绍了在文本在输入到模型前做的一系列必不可少的数据预处理操作。本篇博客主要介绍一下作为baseline的文本分类任务的模型在tf2.x框架下是如何构建的。 提到文本分类，现在基本都是想到深度学习，
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2024-08-21 21:35:30
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Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）wildml对这篇paper有一个tensorflow的实现，具体参见here。其实b
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2024-08-08 22:02:23
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目录 文件读取文件队列构造文件阅读器文件内容解码器开启线程操作管道读端批处理CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程：一般数据文件格式有文本、excel和图片数据。那么TensorFlow都有对应的解析函数，除了这几种。还有TensorFlow指定的文件格式。TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord，二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件。模
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2024-05-11 17:52:11
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1-3,文本数据建模流程范例一，准备数据文本数据预处理较为繁琐，包括中文切词（本示例不涉及），构建词典，编码转换，序列填充，构建数据管道等等。在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种，第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成器管道。第二种是使用tf.data.Data
谷歌发布TensorFlow优化新功能TF.Text库，可对语言文本AI模型进行周期性预处理，大大节约了AI开发者对文本模型的训练时间，简化训练流程。TensorFlow再填新功能！谷歌宣布推出TensorFlow.Text，这是一个利用TensorFlow对语言文本模型进行预处理的库。TF官博第一时间发布了更新消息，并对TF.Text的新功能和特性进行了简要介绍。TensorFlow一
bert模型在tensorflow1.x版本时，也是先发布的命令行版本，随后又发布了bert-tensorflow包，本质上就是把相关bert实现封装起来了。tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布，谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上，但近期看还没有完全迁移完成，所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世，因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分
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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文本分类算法综述简述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：1.预处理；2.文本表示及特征选择；3.构造分类器；4.分类。通常来讲，文本分类任务是指在给定的分类体系中，将文本指定分到某
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2023-11-13 19:41:16
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本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法，RNN 相比 CNN 来说，速度可能会慢，但可以节省更多的内存空间。
初始化首先我们可以先初始化一些变量，如学习率、节点单元数、RNN 层数等：learning_rate = 1e-3
num_units = 256
num_layer = 3
input_size = 28
time_step = 28
tota
1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据数据被输入模型之前，需要将数据转换成模型能理解的格式，该过程被称之为数据标准化。首先，已收集到的数据样本可能是以指定的顺序存储，而在实际分析中，期望文本与标签的关系是不能受到与数据样本的顺序相关的信息的影响。例如，如果数据集合是根据类别排序的，然后，数据集合被分割成训练数据集合与验证数据集合两
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2024-05-15 11:28:12
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1 前言一般情况下，文本分类算法运行在各种不同软件系统的中心位置，用于规模化地处理数据。例如，电子邮件系统使用文本分类算法确定电子邮件是否是垃圾邮件，社区论坛使用分类算法确定用户发表的评论是否合法。如上图所示，该图表示使用传统关键字检测的分类算法，其预先定于两个INBOX与SAPM FOLDER主题分类，使用CLASSIFIER分类器，将SPAM邮件过滤到SPAM FOLDER主题中，将
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2023-11-13 10:54:54
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还是同前一篇作为学习入门。1. KNN算法描述：step1： 文本向量化表示，计算特征词的TF-IDF值step2： 新文本到达后，根据特征词确定文本的向量step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量，相似度度量采用“余弦相似度”，根据实验测试的结果调整k值，此次选择20step4： 在新文本的k个邻居中，依次计算每类的权重，step5： 比较类的权重，将新文本放到权重最大的
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2023-07-27 16:24:30
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文本分类的目的是将文本文档分为不同的类，这是NLP中非常重要的分析手段。这里将使用一种技术，它基于一种叫作tf-idf的统计数据，它表示词频-逆文档频率（term frequency—inversedocument frequency）。这个统计工具有助于理解一个单词在一组文档中对某一个文档的重要性。它可以作为特征向量来做文档分类。实际上就是利用现有数据或者
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2024-04-07 19:58:37
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# 教你用Python实现文本分类器
文本分类是机器学习中的一个基础任务，广泛应用于垃圾邮件检测、情感分析等场景。本文将为初学者提供一条清晰的实现路径，从准备数据到构建模型，再到评估结果，帮助你快速入门文本分类器的开发。
## 整体流程
以下是实现文本分类器的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-09-04 03:41:37
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# NLP文本分类器概述与代码示例
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学的交叉领域，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。文本分类是NLP的一个重要任务，旨在将文本数据自动分配到预定义的类别中。本文将深入探讨文本分类器的基本概念，并给出一个简单的Python实现示例。
## 文本分类的应用
文本分类的应用广泛，包括但不限于：
整体背景本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类，如果你在现阶段有实现类似的功能的需求，相信这篇文章会给你带来一些帮助。准备工作1.环境：硬件环境：直接使用谷歌提供的免费训练环境colab，选择GPU软件环境：tensorflow：tensorflow2.1.0版本对BERT的支持有些问题，现象是可以训练但预测时无法正常加载模型（稍后代码里会详述），因此改为
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2023-07-07 11:11:25
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