将文本进行分类是自然语言处理当中最主要的工作之一，本文处理很重要的一项工作就是对文本进行向量化，本文不做详细的介
原创
2022-11-17 00:00:36
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这这一篇博客中，将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法。先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。 本篇主要有： 朴素的贝叶斯算法 KNN最近邻算法。2.1 文本挖掘与文本分类的概念 简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的
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2023-07-11 11:06:34
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引言因为学习需要用到文本分析相关模型，就根据一个github库中的代码尝试实现文本分类的过程，在注释中添加学习笔记，若有错误请指正。 项目结构 其中runFastText为主函数，train_eval是训练函数，utils_fastTextTest是数据处理函数，名字与原github中有差别，代码大部分都相同。utils_fastTextTest.py# coding: UTF-8
import
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2023-07-06 08:11:29
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这篇文章讲一下常用的文本分析命令，相信我，是否有用.linux常见目录介绍命令初识网络管理ping命令：检测网络连通性telnet命令：检测域名/IP和端口netstat命令：各种网络相关信息，如网络连接，路由表，接口状态ifconfig命令：查看网卡信息进程与线程ps命令top命令磁盘管理df命令：显示磁盘分区上可以使用的磁盘空间du命令：显示每个文件和目录的磁盘使用空间awk命令linux中处
1.摘 要经典的 LSTM 分类模型，一种是利用 LSTM 最后时刻的输出作为高一级的表示，而另一种是将所有时刻的LSTM 输出求平均作为高一级的表示．这两种表示都存在一定的缺陷，第一种缺失了前面的输出信息，另一种没有体现每个时刻输出信息的不同重要程度．为了解决此问题，引入Attention 机制，对 LSTM 模型进行改进，设计了LSTM-Attention 模型．实验结果表明: LSTM 分类
文本挖掘 （Text Mining）是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。
原创
2021-08-27 10:04:35
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目录代码分解utilstrain_evalmodels.TextCNNmain在GPU下的运行结果代码分解代码包括四个部分，分别是：工具类：utils训练及测试代码：train_eval模型：models.TextCNN主函数：main在notebook中依次运行前三个部分，最后执行main就可以开始训练了colab链接：https://colab.research.google.com/driv
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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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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使用textCNN进行文本分类介绍论文的主要参数和意义图中，句子的长度是7，每个字的维度是5，我们可以通过nn.Embedding(vocab_num, 5)可以构建；其次图中第二部分一共有6个矩阵，主要是分为3个块（卷积核），在代码中可构建一个类来表示；然后，得到卷积后的结果；接着通过最大池化层输出最大值；最后，进行拼接，进行分类。（下文会介绍具体变化过程）读取数据和构建数据迭代器读取数据数据保
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
目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1. 搭建模型2. 初始化模型3. 定义训练与评估函数四、训练模型1. 拆分数据集并运行模型2. 测试指定数据 一、课题背景和开发环境?第N2周：中文文本分类-Pytorch实现?Python 3.8.12pytorch==1.8.1+cu111torchtext==0.9.1port
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2023-09-05 15:33:25
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文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况,二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干个类中的多个类,比如一篇文章里即描写政治又描写金融等内容，那么这篇文章可能
文章目录1. 整体思路2. 工具设置3. 超参数设置3. 数据处理4. 制作数据管道5. 构建模型6. 初始化模型参数7. 训练模型 1. 整体思路在这篇文章里，我们要试着用pytorch对文本进行分类，我来叙述下这个实例的基本思路。文本分类不像图像分类，图像读入计算机就是一个个的像素点，就已经是数值类型了，但是文本不同，文本是一个个的文字组成起来的，但是神经网络中能够接受训练的是一个个的数字，
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2023-09-03 16:26:17
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1.README.md:(查看项目整体结构以及各个部分作用) # Text Classification with RNN
使用循环神经网络进行中文文本分类
本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。
## 环境
- Python 3
- TensorFlow 1.3以上
- numpy
- scikit-learn
-
本文实例为大家分享了python分割一个文本为多个文本，供大家参考，具体内容如下# load file
# for each row
## if match
## output
def main():
file_source = './reading_questions.txt'
#target_dir = ''
file_in = open(file_source,'r')
template_s
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2023-06-26 16:41:18
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环境：windows 10、tensorflow版本为2.3.0模型构建与训练定义网络结构定义了一个TextCNN类from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dense, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Concatenate
class
文本分类作为自然语言处理中最基本的一大任务，应用面特别广，有“万物皆可分”之说，可见其重要性。本文基于PyTorch实现多个模型对中文文本进行分类、比较任务，分别为在序列维度上取平均得到句子表示的简单AVG基线模型、使用[2,3,4]kernel size后concate的CNN模型、双向LSTM模型及BERT模型。 项目代码：代码地址 BERT中文预训练模型：百度网盘链接，提取码：mpzx数据集
基于朴素贝叶斯模型的中文文本分类这里只介绍主要实现过程，主要思想会在后面的博客中写出来，因为现在自己也是一知半解数据集介绍朴素贝叶斯模型是有监督分类模型，因此需要采用预处理好的训练数据集，我采用的是“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料 有能力的也可以自己写爬虫爬取文本数据。中文分词因为是中文文本分类，所以需要进行中文分词，本文采用python 的
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2023-08-09 20:26:51
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简单的朴素贝叶斯算法实现英文文本分类（Python实现） 文章目录简单的朴素贝叶斯算法实现英文文本分类（Python实现）前言一、朴素贝叶斯算法的简要介绍1.主要步骤（1）创建你的特征——数字化你的要素（2）由贝叶斯定理得到概率公式（3）将模型朴素化（4）计算最终概率二、Python代码实现（1）源代码：（2）运行结果截图：总结 前言本文主要记录一下我完成人工智能课的一个作业的过程，会对算法和实现
