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
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
这是一份还没完成的作品。后面再补上~Word2Vec两个算法：Skip-grams (SG)：预测上下文Continuous Bag of Words (CBOW)：预测目标单词两种稍微高效一些的训练方法：Hierarchical softmax Negative samplingps:时间已经来不及了，[详细介绍]及[代码讲解]以后补上。这次主要来讲一下TextCNN。TextCNN[先上一波理
今天要写的是关于NLP领域的一个关键问题：文本分类。相对应的论文是：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification参考的博客为：Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlowNLP中的CNN论文中是使用的CNN框架来实现对句子的分类，积极或者消极。当然这里我们首先必
1.textCNN优势：短文本分类2.fast Text优点：训练速度快3.HAN(Hierarchical Attention Network)优点：对文档的分类双向的LSTM，可以获得丰富的词汇表示attention阶段：词在句子中的重要程度4.TextRNN 以双向lstm编码句子，获得句子的信息表征，将前向最后时刻和后向最后时刻拼接，乘以Fc之后，对tens
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
基于统计方法的文本分类基于统计方法的文本分类是文本分类的主要方法之一。统计方法首先是对原始输入数据进行预处理，一般包括分词、数据清洗和数据统计等，然后人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。 根据需要还可能进行特征选择和特征提取，常用的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等，特征提取转换原始的特征空间生成新的语义空间，能够较好地解决一词多义、一义多词等问题。 常用的统计模型包括朴素贝叶
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
项目Github地址本篇博客主要介绍基于多层双向LSTM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 对于输入文本序列，在LSTM的每个时间步输入序列中一个单词的嵌入表示，计算当前时间步的隐藏状态，用于当前时间步的输出以及传递给下一个时间步和下一 个单词的词向量一起作为LSTM单元输入，然后再计算下一个时间步的LSTM隐藏状态，以此重复...直到处理完输
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
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
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
六年的大学生涯结束了，目前在搜索推荐岗位上继续进阶，近期正好在做类目预测多标签分类的项目，因此把相关的模型记录总结一下，便于后续查阅总结
一、理论篇： 在我们的场景中，文本数据量比较大，因此直接采用深度学习模型来预测文本类目的多标签，而TextCNN向来以速度快，准确率高著称。
TextCNN的核心思想是抓取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸(确切的说是卷积核高度)来提
1.引言文本分类是归类文本或文本片段的一种方式。通过检查一段文字中的单词用法，分类器可以决定分配给这个单词何种标签。二元分类器可以在两个标签（如正，负）之间做决定，文本可以是其中一个标签（多标签分类器可以给一段文本分配多个标签）分类器在有标签的特征集（训练数据）中学习，然后对没有标签的特征集进行分类： 特征集训练集（feature，label）feature 在文本分类的情况下，feature通常
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2021-04-08 09:26:26
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文本分类文本分类文本分类1.TextCNN-20142.基于字符“从0开始学习”的文本分类-20153.动态卷积网络和n-gram思想用于句分类-20144.fasttext-20175.层次化attention机制用于文档分类-2016
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2021-08-02 14:45:14
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排序问题的基本概念
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2021-08-02 15:35:33
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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
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2021-08-06 09:52:54
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