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
对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
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2024-04-24 16:10:14
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[1]王婉,张向先,卢恒,张莉曼.融合FastText模型和注意力机制的网络新闻文本分类模型[J].现代情报,2022,42(03):40-47.针对问题： 1.短文本的特征稀疏 2.需要提高文本分类的精确度最终选择的解决方法： 1.Ngram2vec模型集合了Word2vec模型与FastText模型的优势，解决特征稀疏 2.注意力机制，提高精确度补充概念： FastText: 2016年，Fa
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2023-08-11 17:28:27
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此处只简单汇总一下各种文本工具名目，他们的详细使用参见具体帖子。本文主要参考<8种目前Python使用率最高的文本处理工具>一文0、SnowNLP包 用于中文文本的处理1.Jieba
2.NLTK
3.TextBlob
4.MBSP for Python
5.Gensim
6.langid.py
7. xTAS
8.Pattern
0、SnowNLP包 用于中文文本的处理
中文文本情感
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2024-01-04 06:22:23
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文章目录二、LightGBM介绍三、代码解析3.1 TF + RidgeClassifier3.1.2 max_features举例3.1.3 todense方法3.1.4 F1_score(sklearn)3.2 TF-IDF + RidgeClassifier3.3 TF-IDF+朴素贝叶斯3.4 TF-IDF+决策树3.5 TF-IDF+随机森林3.6 TF-IDF+XGBoost3.7
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2024-07-31 22:54:35
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Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
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2023-07-05 16:25:28
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以天气分类为例，我们的目的是运用支持向量机SVM（libsvm）来训练出一个天气分类的模型，这个模型可以将新来的语料分成天气类和非天气类两个大类，即正类与负类，具体的流程如下：1.爬取语料数据 首先，第一步要做的就是网上爬取天气相关的语料，可以运用Python爬虫爬取百度相关搜索的词条，进行多轮爬取，我们将跟天气相关的语料称为正语料，与天气无关的语料称为负语料，正语料和负语料分开爬取，一般来说，训
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2024-01-30 00:10:12
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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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文章目录0 前言1 项目介绍2 实现流程3 开发环境4 java目录功能介绍5 scala目录功能介绍5.1 求TF-IDF5.2 调用K-means模型5.3 评价方式6 聚类结果 0 前言Hi，这里是丹成学长，今天学长带大家实现一个大数据项目**基于Spark的海量新闻文本聚类 **1 项目介绍在大数据开发领域，Spark的大名如雷贯耳，其RDD（弹性分布式数据集）/DataFrame的内存
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2024-08-08 15:33:10
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本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第三场，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。比赛介绍
赛事数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出
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2023-11-21 23:40:46
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1. 场景经常有小伙伴在交流群问我，每天的早报新闻是怎么获取的？其实，早期使用的方案，是利用爬虫获取到一些新闻网站的标题，然后做了一些简单的数据清洗，最后利用 itchat 发送到指定的社群中。由于爬虫面对 网站改版的不稳定性及 itchat 不安全性，所以放弃了这种方案后期更改了一种方案，通过修改爬虫方案，创建 API 服务，编写 App 去获取数据，然后手动发送到微信群本篇文章将和大家详细聊聊
python爬虫---爬虫的数据解析的流程和解析数据的几种方式一丶爬虫数据解析概念：将一整张页面中的局部数据进行提取/解析作用：用来实现聚焦爬虫的吧实现方式：正则 (针对字符串)
bs4
xpath (最常用)
pyquery " https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481" # 有待查询数据解析的通用原理是什么？标签的定位
数据的提取页面中的相关的
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2023-06-21 14:18:09
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文本分析0.效果图 这里有些“二人”、“不会”等词语没用筛选掉，手动筛选即可。1.整体思路：调用的库：jieba,matplotlib,networkx,wordcloud分析的文本：三联版连城诀需要的工具：Python，小说文本，中文停词文档。2.具体实现：1.读取文本:def read_txt():
file=open('连城诀【三联版】.txt','r+',encoding='gbk
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2023-09-14 10:25:12
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前言在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库。当然也有其他好用的库，个人在中文预处理时经常使用jieba库，所以聊聊jieba库对中文预处理的一些总结。Jieba“结巴”中文分词是国人做的一个Python中文分词库，它支持繁体分词和自定义词典，主要有三种分词模式：1.精确模式：
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2023-10-12 23:46:31
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## 新闻文本分类的数据分析
### 引言
随着互联网的普及，新闻信息的数量呈指数级增长，如何高效地对这些新闻进行分类成为了一个重要的问题。新闻文本分类是指根据新闻的内容将其归类到不同的类别中，例如政治、经济、娱乐等。本文将介绍如何使用数据分析的方法来进行新闻文本分类。
### 数据预处理
在进行新闻文本分类之前，需要对数据进行预处理。首先，我们需要收集大量的新闻文本数据作为训练集和测试集
原创
2023-10-27 11:40:41
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文章目录1.学习目标2.数据读取3.数据分析3.1句子长度分析3.2新闻类别分类3.3字符分布统计4.结论5.作业 1.学习目标接着上一篇学习了新闻文本分类的赛题理解，本次将对训练集数据进行处理与分析。 1.学习使用pandas读取赛题数据。 2.分析赛题数据的分布规律。2.数据读取使用pandas中的read_csv对赛题数据集进行读取。import pandas as pd
train_df
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2023-09-23 13:58:54
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://www..com/CherishFX/p/4005336.html 下载搜狗新闻语料库 1. 下载ictclas4j 后面的附件中，我有放上ictclas4j的源码包ictclas4j.zip2. 在Eclipse中新建项目并进行相关配置 首先把 ictclas4j解压缩，然后把 Data文件夹整个拷贝到 Eclipse项目的文
原创
2021-09-02 17:52:36
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# 如何实现文本分析的 Python 教程
## 1. 引言
在数据科学与人工智能领域，文本分析已成为一项重要的技术，广泛应用于各类行业，如社交媒体监控、客户反馈分析、舆情监测等。本文将为刚入行的小白程序员讲解如何使用 Python 进行文本分析。我们将通过一个具体的项目来逐步学习。
## 2. 流程概述
在开始之前，我们先概述一下文本分析的整个流程。下表列出了实现文本分析的主要步骤：
原创
2024-09-09 06:23:27
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# Python 文本分析入门指南
文本分析是一项重要的技能，可以用于从大量文字数据中提取有价值的信息。对于初学者来说，了解整个流程是迈向成功的第一步。本文将向你介绍如何使用 Python 进行基本的文本分析，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
下面是文本分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-10-10 04:31:16
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## PyTorch新闻文本分类教程
### 介绍
在本篇教程中，我将向你介绍如何使用PyTorch进行新闻文本分类。我将指导你完成以下步骤：
1. 数据准备：下载和预处理数据集
2. 构建模型：定义一个用于文本分类的深度学习模型
3. 训练模型：使用数据训练模型
4. 测试模型：评估模型在测试数据上的性能
5. 预测：使用训练好的模型对新的文本进行分类
### 数据准备
在进行文本分类之前，
原创
2023-08-13 08:09:41
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