文章目录一、简介二、模型结构1.Word Representation Learning2.Text Representation Learning3. 代码实现4. 参考 文章：recurrent convolutional neural networks for text classification 文章链接：http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/A
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2024-05-13 10:10:13
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众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。0.文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中
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2023-10-16 13:22:59
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简介主要内容包括如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入如何定义LSTM用训练好的LSTM进行文本分类代码导入相关库#coding=utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn
import numpy as np
from tensorflow.python.ops.rnn import stat
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2023-10-17 21:42:51
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目录代码分解utilstrain_evalmodels.TextCNNmain在GPU下的运行结果代码分解代码包括四个部分，分别是：工具类：utils训练及测试代码：train_eval模型：models.TextCNN主函数：main在notebook中依次运行前三个部分，最后执行main就可以开始训练了colab链接：https://colab.research.google.com/driv
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2023-12-26 12:46:21
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LSTM文本生成
一、概述1.主题：整个文本将基于《安娜卡列妮娜》这本书的英文文本作为LSTM模型的训练数据，输入为单个字符，通过学习整个英文文档的字符（包括字母和标点符号等）来进行文本生成。2.单词层级和字符层级的区别：1、基于字符的语言模型的好处在于处理任何单词，标点和其他文档结构时仅需要很小的词汇量，而且更加灵活。
2、语言模型的目标是根据之前的
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2023-11-03 11:19:20
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还没入门，就因为工作需要，要用CNN实现文本分类，用了github上现成的cnn-text-classification-tf代码，边读边学吧。 源码为四个PY文件，分别是text_cnn.py：网络结构设计train.py：网络训练eval.py：预测&评估data_helpers.py：数据预处理下面分别进行注释。1 import tensorflow as tf
2 im
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2023-10-16 13:21:01
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# 文本分析项目实战
# 背景：根据新闻文本中的内容，进行文本预处理，建模操作，从而可以自动将新闻划分到最
# 可能的类别中，节省人力资源。
# 具体实现内容：
# 能够对文本数据进行预处理【文本清洗(正则)，分词(jieba)，去除停用词，文本向量化(TfidfVectorizer)】
# 能够通过统计词频，生成词云图。【描述性统计分析】 chain，counter。 哪个词出
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2023-12-19 14:19:29
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LSTM文本分类模型本文主要固定一个文本分类的流程。分为三个部分：数据处理。对分类文本数据集做简单的预处理。模型数据准备。处理上一步的结果，得到模型的输入样本。模型搭建和训练流程。模型使用BiLSTM；训练过程可以使用cpu或者GPU。traniner.py的use_cuda参数来控制。程序架构如下：主要包括一个原始的分类文件(头条新闻)。一个预处理脚本prepare_data.py一个数据处理脚
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2023-12-12 11:15:08
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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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文本分类是自然语言处理的一个重要任务，它可以将文本按照其内容或主题进行分类。在Python中，有许多库可以帮助我们实现文本分类，例如scikit-learn和nltk等。下面，我将为你详细介绍如何使用Python实现文本分类。
## 文本分类的流程
首先，让我们来看一下文本分类的整体流程。下面的表格展示了文本分类的步骤及每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 任务 |
| ---- | ---
原创
2023-08-27 11:54:50
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一、数据集介绍本项目的数据集来自于DataFountain——疫情期间网民情绪识别。即给定微博ID和微博内容，设计算法对微博内容进行情绪识别，判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。链接：https://www.datafountain.cn/competitions/423/datasets 二、TextCNN模型介绍将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的ker
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2024-09-07 17:32:02
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基于朴素贝叶斯模型的中文文本分类这里只介绍主要实现过程，主要思想会在后面的博客中写出来，因为现在自己也是一知半解数据集介绍朴素贝叶斯模型是有监督分类模型，因此需要采用预处理好的训练数据集，我采用的是“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料 有能力的也可以自己写爬虫爬取文本数据。中文分词因为是中文文本分类，所以需要进行中文分词，本文采用python 的
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2023-08-09 20:26:51
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前言:项目基于CNN模型，对输入问题进行训练，让机器可以识别出问题的类别从而通过相应类别查询所要寻找的数据有关于数据部分的链接：https://pan.baidu.com/s/16ZR6LVVLP-_4mXLJG_aD4g?pwd=1111你需要把它放在所建立的py文件通文件夹下，原因如是 注：有关浅谈和一些题外话仅仅作为学习过程中的测试用，代码中不加入无关紧要0.导入包import o
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2024-05-17 09:57:26
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摘要：本文主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》，作者：eastmount。一.文本分类文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世
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2024-01-26 11:56:50
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基于huggingface/transforms-PyTorch框架实现Bert文本分类背景项目结构安装依赖包数据与预训练模型数据预训练模型代码部分 背景作者在使用bert_keras实现bert文本分类模型后发现训练时并不能使用GPU加速训练，因此想使用huggingface/transforms框架实现bert文本分类模型，但是由于不清楚其模型输入格式、API没有中文介绍等原因，在实现过程中
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2023-12-26 22:18:15
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我们在之前的一篇回答中曾详细讲解了机器学习中的多标签分类问题，也介绍了解决多标签分类问题的一些方法：简单说，多标签分类就是向每个样本分配一组目标标签，我们可以将这个问题看作预测某个数据点的互不排斥的多个属性，比如7-11，你既能将它归类为路边便利店，也能归类为路边小吃店。而在多标签分类问题中，多标签文本分类在实际中有着广泛应用，比如在购物网站上为商品分类标签，或者将电影分类到一个或多个流派等等。今
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2024-05-02 07:54:10
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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
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2024-05-08 11:45:48
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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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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
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2024-01-16 18:49:49
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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
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2024-01-21 05:26:02
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