本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程。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，
朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是基于 贝叶斯原理 与 特征条件 独立假设的分类算法，对于给定的训练数据集，首先基于 特征条件 独立假设学习输入/输出的 联合概率分布 ，然后基于此模型，对给定的输入x，利用 贝叶斯定理 求出 后验概率最大 的输出y，朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常见的方法。 朴素贝叶斯(naive Bayes)算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失
转载
2024-07-08 10:17:38
35阅读
文章目录0 简介1 前言2 中文文本分类3 数据集准备4 经典机器学习方法4.1 分词、去停用词4.2 文本向量化 tf-idf4.3 构建训练和测试数据4.4 训练分类器4.4.1 logistic regression分类器4.5 Random Forest 分类器4.6 结论5 深度学习分类器 - CNN文本分类5.1 字符级特征提取6 最后 0 简介? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设
转载
2024-02-21 13:21:38
238阅读
目录概述模型架构pytorch实现小结参考概述我们前面介绍的文本分类算法，都是句子级别的分类，用到长文本、篇章级，虽然也是可以的，但速度精度都会下降，于是有研究者提出了层次注意力分类框架，即模型Hierarchical Attention，见论文Hierarchical Attention Networks for Document Classification。这篇论文表示，对文档/较长文本进行
转载
2023-08-15 16:38:00
179阅读
1 文本分类概述 1.1 简介给定文本D，将文本分类为预定义的N个类别中的一个或多个。1.2 任务根据文本的长度，可以分为：短文本分类长文本分类根据标签，可以分为：单标签分类多标签分类层次多标签分类1.3 常用方法可以分为传统机器学习和深度学习方法两类，主要区别在于传统机器学习方法需要额外的特征工程构建特征，深度学习方法直接使用神经网络提取特征。提取特征后把特征输入到
转载
2023-12-07 02:29:32
167阅读
Bert大规模超长文本分类长文本分类文本摘要算法Textrank介绍句子相似度计算训练全部代码分类结果总结 长文本分类文本分类是把文本打上对应的类别标签，在互联网中的应用场景很多，如评论、弹幕等。作为比较强大的预训练模型Bert，用来做文本分类有很好的效果。本文介绍pytorch版本的Bert长文本分类,但由于Bert的输入长度有现在，最长只能输入512个字符，但长文本通常有几千或者几万个字，所
转载
2023-09-05 14:41:58
19阅读
文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。基于训练集的文本分类是一种典型的有教师的机器学习问题，一般分为训练和分类两个阶段，具体过程如下：训练阶段：1） &
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
转载
2023-07-05 16:25:28
246阅读
笨妞很少做文本分类，因为工作中文本分类确实不怎么用得到，唯一一个项目用到短文本分类，验证集acc和f1都到90%以上，所以在笨妞印象中文本分类应该是很简单的分类问题，都不属于NLP问题。偶然碰到DC竞赛中“达观杯”文本分类大赛，尝试了一下新闻类文本的分类。其实并没有那么简单。 数据概况“达观杯”的主题是19类新闻分类，数据包含4个字段：id（文章索引）、article（字级别文章）、wo
转载
2023-09-28 10:33:47
500阅读
1前言本篇博客主要是记录自然语言处理中的文本分类任务中常见的基础模型的使用及分析。Github上brightmart大佬已经整理出很完整的一套文本分类任务的基础模型及对应的模型代码实现。网上也有部分博客将brightmart写的模型实现步骤进行翻译整理出来了。本着尊重原创的原则，后面都列出了参考链接，在此也感谢参考链接上的作者。本文将对之前文本分类基础模型的博客和文献进行整理，此外再加上自己的一部
转载
2024-06-04 07:29:17
88阅读
摘要BERT不能处理长文本，因为它的内存和时间消耗呈二次增长。解决这个问题的最自然的方法，如用滑动窗口对文本进行切片，或者简化transformer，使用不充分的长范围attention，或者需要定制的CUDA内核。。BERT的最大长度限制提醒我们人类工作记忆的容量是有限的(5个∼9个区块)，那么人类是如何认知长文本的呢?本文提出的CogLTX 框架基于Baddeley提出的认知理论，通过训练一个
# NLP长文本分类：探索文本的奥秘
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。长文本分类作为NLP的一个关键任务，旨在将长篇文章或文档自动归类到预定义的类别中。本文将介绍长文本分类的基本方法，并展示如何使用Python代码实现这一功能。
## 长文本分类的重要性
长文本分类在多个领域都有广泛的应用，如新闻文章分类、学术论文分类、产品评
原创
2024-07-16 05:34:49
72阅读
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
转载
2023-06-21 14:18:09
273阅读
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
转载
2023-09-14 10:25:12
151阅读
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：
转载
2023-10-12 23:46:31
167阅读
约瑟夫·海勒的《第二十二条军规》是我最喜欢的小说。我最近读完了 ,并喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。数据集该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。我使用正则表达式和简单字符串匹配的组合在Python中解析文本。我shiny在R中以交互方式可视化这些数据集。地中海旅行
转载
2023-12-30 20:42:17
148阅读
# 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
52阅读
# 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
157阅读
文本处理 Python（大创案例实践总结）之前用Python进行一些文本的处理，现在在这里对做过的一个案例进行整理。对于其它类似的文本数据，只要看着套用就可以了。 会包含以下几方面内容： 1.中文分词； 2.去除停用词； 3.IF-IDF的计算； 4.词云； 5.Word2Vec简单实现； 6.LDA主题模型的简单实现； 但不会按顺序讲，会以几个案例的方式来
转载
2024-01-03 14:03:44
394阅读
目录一、贝叶斯算法长文本分类二、TextCNN模型长文本分类1、word2vec词向量的训练2、padding操作3、文本向量化4、TexTCNN模型构造三、TextRNN模型长文本分类四、TextRNN+ATT模型长文本分类五、Bert模型长文本分类(不更新bert权重和更新bert权重)模型训练1、Bert模型不参与训练2、Bert模型参数训练总结和展望
转载
2023-10-17 22:11:36
1012阅读
