本文为你展示，如何使用 fasttext 词嵌入预训练模型和循环神经网络（RNN）， 在 Keras 深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。疑问回顾一下，之前咱们讲了很多关于中文文本分类的内容。你现在应该已经知道如何对中文文本进行分词了。你也已经学习过，如何利用经典的机器学习方法，对分词后的中文文本，做分类。你还学习过，如何用如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？》一文中采用过
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2024-10-25 15:13:52
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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。中文分词是将一个
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2023-09-18 20:39:54
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文本自动分类
关于单个文本处理时间显著增长的讨论
今天下午
使用了 stopwords 从网上搜了下 中文停用词
并解决了 Python 中文显示/输入输出的问题 line.decode('gbk')
__author__ = 'LiFeiteng'
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import jieba
import nltk
## 由搜狗语
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2013-10-10 11:41:00
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集
前言这几天caffe2发布了，支持移动端，我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的，试想iphone7跑CNN，画面太美~作为一个刚入坑的，甚至还没入坑的人，咱们还是老实研究下tensorflow吧，虽然它没有caffe好上手。tensorflow的特点我就不介绍了：基于Python，写的很快并且具有可读性。支持CPU和GPU，在多GPU系统上的运行更为顺畅。代码编译效率较高。社区发展的非常
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2024-01-14 17:12:55
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一、概述 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析;按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等子问题。文本情感分析的基本流程如下图所示，包括从原始文本
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2023-11-03 18:30:22
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RNN:公式：多层RNN，前层的输出ht作为后层的输入xt：双向RNN:因为时刻t的输出不仅取决于之前时刻的信息，还取决于未来的时刻，所以有了双向RNN。比如要预测一句话中间丢失的一个单词，有时只看上文是不行的，需要查看上下文。原理也和RNN差不多，只不过将是将句子中的每个token的向量按句子倒序一个个传入RNN。正向时用正向权重计算，反向时用反向权重计算。 正向计算和反向计算的权重不共享。n
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2024-03-24 10:20:00
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一、概述上一篇文章中简单介绍了文本聚类，体验了无标注语料库的便利性。然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文档的类别，限制了文本聚类的应用场景。很多情况下，我们需要将文档分门别类到具体的类别中。因此需要用到文本分类。本文便主要讲解文本分类的原理及实践。二、文本分类的概念文本分类，指的是将一个文档归类到一个或者多个类别的自然语言处理任务。值得一提的是，文档级别的情感分析也可以视作文本分类任务。此
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2023-08-07 21:10:20
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事情是这样的，有一个图片数据集需要根据分成很多类以便于给其设置标签，但所有的图片都在一个文件里，另外又给了个.txt文件，其中每行都是对应图片的类别。例如第1行对应的第0001.jpg是第14类（每个类都有多张图片），显而易见，.txt文件的行数和图片的总数是相等的。以下为待分类的文件：现在需要根据标签将同类的文件放入同一个文件夹中，如图为分类完成的结果，总览和第一类文件夹： 其中过滤了图片宽和高
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2023-09-28 13:37:07
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理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，
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2023-08-12 21:24:53
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##本文加载语料库，并对语料库进行文本分类。使用语言：python，环境：jupyterhub。本文使用的是NLTK库。##首先，关于语料库数据集，是zip压缩文件的形式存在的。本文作为案例的数据集来自于联合国大会的演讲，这些演讲分为澳大利亚和新西兰的。因此，在zip的语料库文件夹里，分为“AU”和“NZ”两个子语料库。子语料库中内容是以txt为格式存下的，每一篇文章是一个txt，本案例“AU”和
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2023-10-03 11:49:29
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这篇博客主要是介绍一下我最近开源的python库——DeepClassifier，用于文本分类，目前已经集成了较多的文本分类模型，欢迎大家安装、star以及fork～ 动机首先谈谈我为什么要开发这个库。有两个原因吧～第一，我自身是做NLP这块的，相信做NLP的小伙伴们都知道，文本分类是NLP中最基础并且是最广泛的任务。同时这也是我们入门NLP的尝试的第一个任务。虽然目前已有的文本分类模型都相对简单
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2023-10-10 20:58:07
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** 利用Python进行文本分类,
可用于过滤垃圾文本抽样人工标注样本文本中垃圾信息样本建模模型评估新文本预测
参考:http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK Natural Language Processing with Python 中文版
主要步骤:分词特征词提取生成词-文档矩阵整合分类变量建
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2023-07-02 21:54:38
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如果想要使用 Python 进行文本分类，需要使用相应的机器学习算法和库。具体来说，可以使用 scikit-learn 这个库中的朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器、决策树分类器等来对文本进行分类。首先，需要准备好训练数据和测试数据。训练数据是指用来帮助模型学习的数据，测试数据是用来评估模型效果的数据。在进行文本分类时，训练数据通常包含若干个文本和对应的分类标签，测试数据也是如此。然后，需要对文本
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2023-06-30 21:30:05
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Introduction
本次比赛的任务是对给定文本进行情感极性分析，情感极性包括正中负三类。这次比赛我的成绩是复赛第8名(共2745支参赛队伍，实际有效提交851个提交)。借助分享本次参赛方案总结，希望能和大家共同交流交流。自从BERT出现后，现在的比赛baseline基本就是BERT之类的模型，其他仅限基于CNN/RNN的模型不堪一击，因此借此次比赛的机会，将我的代码整理出来做成一个支持BER
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2023-09-24 21:46:48
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# 文本情感分类：使用 Python 的入门指南
在现代社会，文本数据无处不在。从社交媒体评论到产品评价，情感分析已成为了解公众意见的重要工具。通过对文本进行情感分类，我们可以有效识别出人们对某件事物的积极、消极或中立态度。本文将介绍文本情感分类的基本概念，并提供一个使用 Python 进行情感分析的示例。
## 什么是文本情感分类？
文本情感分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其
在Python中理解和实现文本分类的综合指南 介绍在不同商业问题中广泛使用的自然语言处理任务之一是“文本分类”。文本分类的目标是自动将文本文档分类为一个或多个定义的类别。文本分类的一些例子是：了解社交媒体的观众情绪，检测垃圾邮件和非垃圾邮件，自动标记客户查询和将新闻文章分类为定义的主题。 目录在本文中，我将解释关于文本分类和逐步过程以在python中实现它。 文本分类是监
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2024-04-28 16:51:22
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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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NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类 文章目录NLP实战01：从简单做起手把手教你一步步Python实现中文文本（新闻文本）分类1.前言2.数据集介绍3.预处理数据3.1 读取数据3.2 处理数据3.2.1 如何处理超多文字的新闻文本4.构建模型并训练数据 1.前言NLP自然语言处理一直是人工智能，数据科学的热门分类，博主在去年参加的某学会的主题也是自
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2023-08-17 17:15:47
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系列文章目录Python深度学习-NLP实战：深度学习系列培训教程Linux服务器软件的简单使用Linux命令的简单使用训练集、测试集、验证集的介绍及制作字向量的训练与生成文本分类之SVM模型的简单使用文本分类之FASTTEXT实现中文文本分类命名实体识别(NER)之分词与序列标注、实体识别任务简介前言最近在做关于食品安全事件新闻的分类工作，我主要使用FastText实现中文文本分类，下表是模型测
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2023-07-21 21:50:38
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