1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
转载
2023-07-31 21:55:38
177阅读
要查看图文并茂版教程，请移步： http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html
本教程演示如何在 torchtext 中使用文本分类数据集，包括- AG_NEWS,
- SogouNews,
- DBpedia,
- YelpReviewPolarity,
- YelpReviewFull,
-
转载
2023-09-03 09:41:15
186阅读
一、搭建顺序可以大致分为下面几个步骤：数据预处理—>训练框架—>模型搭建—>模型调优 二、数据预处理基本步骤(1)定义域此时若是要用中文 则在tokennize中加入分词函数def tokenizer(text):
return list(jieba.cut(text))
text_field = data.Field(lower=True, tokenize
转载
2024-09-01 21:48:16
110阅读
遇到的问题:还是最近在做的练手项目，现在有一个文本文件config.txt，格式如下：150
0 499 220
1 798 205
2 1096 191
3 1393 78
4 1690 94
5 1985 37
6 2280 60
7 2575 31
8 2868 139
9 3161 108
10 3453 50
11 3744 31
12 4035 200
13 4325 41
。。。
。
转载
2023-06-15 19:34:57
102阅读
text-classification-cnn使用卷积神经网络(CNN)处理自然语言处理(NLP)中的文本分类问题。本文将结合TensorFlow代码介绍：词嵌入
填充Embedding卷积层
卷积(tf.nn.conv1d)池化(pooling)全连接层
dropout输出层
softmax文件测试键盘输入测试网络结构与解释网络的主体结构如下如所示：代码的详细流程图为：1
转载
2024-03-29 23:44:07
92阅读
一.背景之前在github上看到https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher利用pyltp对文章进行分析并图示。所以这两天打算利用java，hanlp进行文章分析并图示，项目在https://github.com/jiangnanboy/text_grapher中。二.简介这里提取文章的关键信息，包括关键词、高频词、实体(地名，人名，机构名)以及依存句法分析
转载
2023-06-27 22:18:40
79阅读
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,
转载
2024-07-24 10:10:42
145阅读
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
转载
2024-05-08 11:45:48
102阅读
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
转载
2024-05-24 08:23:23
120阅读
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
转载
2024-03-15 10:51:34
229阅读
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
转载
2024-01-21 05:26:02
137阅读
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
转载
2024-01-16 18:49:49
125阅读
最近需要做一些和垃圾短信过滤相关的研究工作，因此有幸开始接触文本分类，在本篇文章中将对文本分类的一些工作做一些简单的介绍，有一些想法和理解可能不会很成熟，请大家谅解和指出。文本分类的目的是将某个文本进行归类，假设我们有多个文本类c1,c2,...,cn。文本分类的目的是，给定了一个文本t，我们要判别文本t属于c1,c2,..,cn中的那一类。文本通常是指一段文字，可能是一个短信，一封邮件，一个Hm
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
转载
2021-04-08 09:26:26
664阅读
2评论
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
原创
2021-08-02 14:45:14
455阅读
排序问题的基本概念
原创
2021-08-02 15:35:33
334阅读
探索没有TensorFlow API的纯Kotlin语言中的贝叶斯文本分类。 文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，具有广泛的应用前景。我们将学习如何以非深度学习的方式使用该技术，而无需使用TensorFlow和神经网络。因为这个分类器将在Android应用程序中工作，所以需要用Kotlin或Java编写。为什么不是我们的TensorFlow或者Python呢? Tens
转载
2023-10-09 08:14:33
96阅读
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
原创
2021-08-06 09:52:54
827阅读
原标题：r语言文本分析-主题模型-文本分类-文本聚类数据介绍从凤凰新闻采集：财经、军事、科技、禅道四类文章总共207篇。如下：文本数据处理文本分析最关键就是分词了，只有分好了词才能去寻找关键特征，最后根据自己的需要做一些分析工作，我比较喜欢结巴分词(比较稳定)。以前用过李建的rwordseg，后来由于rjava不稳定，加载不了自定义字典，另一个原因是结巴安装比较简单，尤其对我这样非it专业出身的人
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
转载
2023-12-14 18:48:56
130阅读
