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
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2010-03-06 19:37:00
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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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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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本人是自然语言处理方向研究生一枚，最近在尝试用当下比较火热的一些算法来进行文本的处理。 本程序实现的是对《计算机网络》领域本体的题目进行分类，因此数据集需要自己构建，当然了，网上也有很多开源的数据集，比如中文的10类语料集，可以去我的百度云下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1sDn4pBmWSgy87C_mRUX5_g 提取码：wuqe废话不多说，直接附上源码，供大家一起
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2023-07-07 22:06:58
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手把手教你在Python 中实现文本分类（附代码、数据集）引言文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：• 分析社交媒体中的大众情感• 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件• 自动标注客户问询• 将新闻文章按主题分类目录本文将详细介绍文本分类问题并用Python 实现这个过程：文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签
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2023-11-22 20:30:00
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本篇主要记录Keras实现BiLSTM+Attention模型，其中Attention是自定义层。然后用该模型完成新闻标题文本分类任务。详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo数据预处理这里使用的数据集只是用来演示文本分类任务，所以没有使用长篇的文章，而是使用的标题。原始数据集是在头条爬取的，在这里可以下载：https://github.
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2024-08-23 07:14:40
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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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中文文本分类的步骤： 1.预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签、文本格式转换、检测句子边界等。 2.中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。 3.构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。 4.权重策略——TF-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。 5.分类器：使用算法训练分类器。 6.评价分类结果：分类器的测试结果分析。向量空间模型把文
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2023-07-01 11:27:22
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作者： Shivam Bansal 文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：分析社交媒体中的大众情感鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件自动标注客户问询将新闻文章按主题分类目录本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程：文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签的数据集来训练一个分类
在人工智能的浪潮下，现在各类科技领域都要加上一点AI、深度学习、神经网络的概念，以免不落后于潮流。但是产品归产品，技术归技术。就人工智能当下的成熟度而言，笔者认为至少在信息安全领域，由专业的安全专家团队利用庞大的项目经验、客户运维经验组成的各类安全规则库能力依然是优于AI引擎的。类似于Exabeam之流采用机器学习的UEBA产品，无论实在公开案例还是我所了解的客户反馈均表示，客户专业的安全运维
前言在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。ADGRCNN网络有以下元素构成：A：Self-Attention（自注意力）；D：Dilated Convolution（空洞卷积）；G：Gated Linear Units（门控线性单元
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2023-10-16 13:24:23
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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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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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据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达10封左右。垃圾邮件浪费网络资源的同时，还消耗了我们大量的时间。大家对此深恶痛绝，于是识别垃圾邮件并对其进行过滤成为各邮件服务商的重要工作之一。垃圾邮件识别问题本质上是一个文本分类问题，给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个。文本分类一般有两种处理思路：基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。本文主要基于机器学习的方法，介
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2021-02-04 20:35:41
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基于Spark Mllib的文本分类，使用算法word2vec，多层感知器，多分类评估器，和Spark ML pipeline。
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2021-07-25 10:47:20
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 文本分类是自然语言处理的重要应用之一。在机器学习中有多种方法可以对文本进行分类。但是这些分类技术大多需要大量的预处理和大量的计算资源。在这篇文章中，我们使用PyTorch来进行多类文本分类，因为它有如
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2020-07-27 13:01:00
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1. 数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/information（阿里天池-零基础入门NLP赛事）2. fastText模型剖析2.1 概念FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它的核心思想是将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到
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2020-08-16 20:46:00
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机器学习算法在实践中的应用（逻辑回归，SVM等）
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2023-01-01 09:42:14
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据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达10封左右。垃圾邮件浪费网络资源的同时，还消耗了我们大量的时间。大家对此深恶痛绝，于是识别垃圾邮件并对其进行过滤成为各邮件服务商的重要工作之一。垃圾邮件识别问题本质上是一个文本分类问题，给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个。文本分类一般有两种处理思路：基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。本文主要基于机器学习的方法，介
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2021-04-06 21:13:05
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