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
目录 简介TFIDF朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器TextRNNTextCNNTextRCNNFastTextHANHighway Networks 简介通常，进行文本分类的主要方法有三种：基于规则特征匹配的方法（如根据喜欢，讨厌等特殊词来评判情感，但准确率低，通常作为一种辅助判断的方法）基于传统机器学习的方法（特征工程 + 分类算法）给予深度学习的方法
## 文本分类的流程及代码示例
### 1. 数据准备
在进行文本分类之前，我们首先需要准备好训练数据和测试数据。通常情况下，我们会将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
#### 代码示例：
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
原创
2023-08-14 20:15:25
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使用FastText实现文本分类-java版文本分类又称自动文本分类，是指计算机将载有信心的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几个类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。哈哈哈，这一句是从大佬文章中借鉴来得，这是是原文 ，这篇文章具体介绍了文本分类的历史发展和一些分类算法，有兴趣的可以去看看。我这里主要说的是使用FastText实现文本分类，至于想要弄明白原理的，建议看这里 ，大佬对原
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2023-09-23 20:45:03
125阅读
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
346阅读
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
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2023-07-02 13:41:12
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-10 11:17:38
107阅读
文本分类1.文本分类简介文本分类问题：将文本按照题材、主题、适用场景等进行分类，并自动生成对应主题和类型标签等，例如新闻文本分类可以将文本分为：时政、国际、财经、金融、港澳、体育、文化等。文本分类应用：文本分类任务大致有政务公文分类、情感分类、新闻分类、垃圾邮件检测、用户意图分类等。文本分类方向：主要有二分类，多标签分类。2. 文本分类算法原理文本分类流程：1.输入文本预处理，2.文本表示及特征提
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2023-09-04 18:18:25
247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
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2024-05-24 08:23:23
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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
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2024-03-15 10:51:34
229阅读
1 package peng_jun;
2
3 import java.awt.*;
4 import java.awt.event.*;
5
6 import javax.swing.*;
7
8 import java.io.*;
9
10 import javax.swing.filechooser.*;
11
12 import java.a
# 文本分类 Java
## 介绍
文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，它可以将文本划分到预定义的类别中。在大数据时代，我们面临着大量的文本数据，如何高效地对文本进行分类成为了一个挑战。Java是一门非常流行的编程语言，有着广泛的应用领域。本文将介绍在Java中进行文本分类的方法和实现。
## 文本分类方法
在进行文本分类之前，我们需要先定义好分类的类别。一般来说，文本分类可以分为两个
原创
2023-08-08 08:34:55
168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
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2024-01-16 18:49:49
125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
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2024-01-21 05:26:02
137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,
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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
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2024-05-08 11:45:48
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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
。。。
。
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2023-06-15 19:34:57
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摘抄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551（原文地址） 一.传统文本分类 1）文本预处理 文本预处理过程是在文本中提取关键词表示文本的过程，中文文本处理中主要包括文本分词和去停用词两个阶段。 2）文本表示和特征提取 文本表示： 传统做法常用词袋模型（BOW, B
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2018-02-08 10:19:00
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目录文本聚类一、LDA 主题模型1.1 加载数据集1.2 数据清洗、分词1.3 构建词典、语料向量化表示1.4 构建 LDA 模型1.5 模型的保存、加载以及预测1.6 小结 Update log 2021.07.08：主要上传停用词表，增加模型保存、加载与预测部分代码 2021.08.04：分享项目代码，https://github.com/dfsj66011/text_cluster文本聚类
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2024-03-27 16:23:28
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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
原创
2021-08-06 09:52:54
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