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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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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一、前沿
传统文本分类的多任务学习是显示的抽取相关任务之间的共同特征，从而可以提升每个分类任务的性能。这些学习方式通常会有如下缺点：
1）每个任务的label都是相互独立的使用类似one-hot形似表示的，比如使用[1,0]和[0,1]分别表示正负样本的label；
2）多任务的神经网络架构通常是固定的，一些网络是pair-wi
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2024-03-18 00:00:22
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文本分类与词嵌入（Text Processing and Word Embedding）数据集（Dataset）本节课使用IMDb影评数据作为数据集。其包含有5万条影评文本，每段文本都有很明确的正向/负向情感（即为一个二分类问题）。其中2万5千条数据作为训练数据集，2万5千条数据作为测试数据集。文本到序列（Text to Sequence）我们首先需要把这段文本转换为序列。主要有以下几个步骤需要完
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2024-06-08 23:44:14
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本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。和上一篇CNN文本分类类似，本此代码风格也是仿照sklearn风格，三步走形式（模型实体化，模型训练和模型预测）但因为训练时间较久不知道什么时候训练比较理想，因此在次基础上加入了继续训练的功能。2、构造文本分
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2023-11-08 17:36:46
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Mikolov 跳槽 Facebook 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。
原创
2021-07-24 11:26:34
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今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec，2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText，全都掀起了轩然大波。fastText 模型有两篇相关论文：《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》《Enriching Word V
原创
2021-02-04 20:41:28
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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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鼠年大吉HAPPY 2020'S NEW YEAR文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。1. 文本数据预处理首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如imdb或者amazo
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2024-06-07 09:25:44
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ResLCNN模型以Word2vec和GloVe词向量构成的句子矩阵作为输入，第1层LSTM根据隐藏层和
原创
2023-01-16 21:06:51
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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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文章目录1. 为什么要进行文本分类2. 文本分类的分类、应用3. 当前文本分类面临的挑战4. 文本分类的前景 1. 为什么要进行文本分类在大数据时代，网络上的文本数据日益增长。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织和管理显得尤为重要。文本作为分布最广、数据量最大的信息载体，如何对这些数据进行有效地组织和管理是亟待解决的难题。文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作，其目的是对文
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2023-09-10 18:17:51
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文本分类是NLP的必备入门任务，在搜索、推荐、对话等场景中随处可见，并有情感分析、新闻分类、标签分类等成熟的研究分支和数据集。本文主要介绍深度学习文本分类的常用模型原理、优缺点以及技巧，是「NLP入门指南」的其中一章，之后会不断完善，欢迎提意见：https://github.com/leerumor/nlp_tutorialFasttext论文：https://arxiv.org/abs/1607
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2023-12-12 15:27:10
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目录1、transformer2、GPT3、bert4、RoBERTa5、ALBERT6、spanBert7、xlnet1、transformertransformer就是大名鼎鼎的论文《Attention Is All You Need》[1]，其在一些翻译任务上获得了SOTA的效果。其模型整体结构如下图所示encoder和decoder
其整体结构由encoder和decoder组成，其中en
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2024-04-25 09:33:16
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背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。 现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯模型、SVM等，也有深度学习中的各种模型，比如经典的CNN, RNN，以及它
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2023-11-30 10:35:40
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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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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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之前一段时间弄过文本分类的事情，现在发个文总结一下。文本分类问题的定义是根据一篇文档的内容，从预定义的类别标号里选择相应的类别。中文文本分类的基本步骤是中文分词、特征提取、训练模型、预测类别等步骤，需要说明的是，基于统计的文本分类一般都需要有比较好的标注好的语料作为训练集，训练出模型，利用模型对未分类的文本进行分类。对中文文本的处理一个无法避免的步骤就是分词，中文不像英文那样，词与词之间有空格作为
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2023-10-11 08:43:25
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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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作者：苏格兰折耳喵
文本分类从入门到精通在这篇文章中，笔者将讨论自然语言处理中文本分类的相关问题。笔者将使用一个复旦大学开源的文本分类语料库，对文本分类的一般流程和常用模型进行探讨。首先，笔者会创建一个非常基础的初始模型，然后使用不同的特征进行改进。 接下来，笔者还将讨论如何使用深度神经网络来解决NLP问题，并在文章末尾以一般关于集成的一些想法结束这篇
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2023-08-24 13:20:47
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