学习笔记基于深度学习的自然语言处理(中文版)-- 车万翔 等译基本概念在语言处理中,向量 x 来源于文本数据,能够反映文本数据所具有的多种语言学特征从文本数据到具体向量的映射称为 “特征提取” 和 “特征表示”,通过 “特征方程” 所完成对语言数据,其以一些列离散的符号形式存在,这个序列需要使用微妙的方法转换成为一个数值向量NLP 分类问题中的拓扑结构这些分类样例能够被扩展为 结构化问题,我们感兴
# 文本分析项目实战
# 背景:根据新闻文本中的内容,进行文本预处理,建模操作,从而可以自动将新闻划分到最
# 可能的类别中,节省人力资源。
# 具体实现内容:
# 能够对文本数据进行预处理【文本清洗(正则),分词(jieba),去除停用词,文本向量化(TfidfVectorizer)】
# 能够通过统计词频,生成词云图。【描述性统计分析】 chain,counter。 哪个词出
转载
2023-12-19 14:19:29
37阅读
之前一段时间弄过文本分类的事情,现在发个文总结一下。文本分类问题的定义是根据一篇文档的内容,从预定义的类别标号里选择相应的类别。中文文本分类的基本步骤是中文分词、特征提取、训练模型、预测类别等步骤,需要说明的是,基于统计的文本分类一般都需要有比较好的标注好的语料作为训练集,训练出模型,利用模型对未分类的文本进行分类。对中文文本的处理一个无法避免的步骤就是分词,中文不像英文那样,词与词之间有空格作为
转载
2023-10-11 08:43:25
73阅读
# 文本分类深度学习实战
## 引言
在如今信息爆炸的时代,文本分类任务已经变得尤为重要。无论是垃圾邮件过滤、情感分析,还是新闻分类,文本分类技术都在背后默默支撑着各类应用的运行。本文将以深度学习为基础,通过实战示例带你深入了解文本分类的过程,并通过代码示例帮助理解。
## 文本分类的流程
文本分类的流程一般包括以下几个步骤:
1. 数据收集
2. 数据预处理
3. 构建模型
4. 模型
文章写得比较长,先列出大纲,以便读者直取重点。“文本分类对抗攻击”是清华大学和阿里安全2020年2月举办的一场AI比赛,从开榜到比赛结束20天手根据赛方指定...
原创
2022-09-16 14:38:47
252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
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
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
转载
2024-01-21 05:26:02
86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
转载
2024-01-16 18:49:49
83阅读
文章目录NLTK的分类器有监督分类1贝叶斯分类器:以性别鉴定为例定义特征提取器与特征选择过拟合:当特征过多错误分析步骤注意:例子:性别鉴定例子:电影评论情感分析2“决策树”分类器:以词性标注为例例子:通过观察后缀进行词性标注3序列分类器:以词性标注为例①贪婪序列分类例子:利用上下文的词性标注②转型联合分类③@为所有可能的序列打分隐马尔可夫模型最大熵马尔可夫模型线性链条件随机场模型有监督分类的其他
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
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,
讯飞比赛答辩结束,笔者和小伙伴们参加了一些讯飞的比赛,今年讯飞文本分类比赛相比去年
原创
精选
2023-05-17 10:35:20
322阅读
【代码】Transformers实战——Trainer和文本分类。
原创
2023-12-11 10:21:05
397阅读
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
789阅读
中文文本分类为了完成课程要求,做了一个中文文本分类的简易系统,再此纪录。本文项目地址:项目地址https://github.com/WhiteGive-Boy/ChineseTextClassification 使用到的算法: 机器学习:朴素贝叶斯 逻辑斯蒂回归 lightgbm 深度学习:CNN LSTM BERT 深度学习大部分内容使用https://github.com/649453932/
文本分类(情感分析)中文数据集汇总这段时间在公司NLP组里实习,相应的开始学习了一些NLP的知识,并搜索了一些关于NLP中文本分类领域的相关数据集,本文主要列举一些中文数据集。关于英语数据集,且听下回分解。1.THUCNews数据集:THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。我们在原始
转载
2023-11-05 08:13:04
0阅读
六年的大学生涯结束了,目前在搜索推荐岗位上继续进阶,近期正好在做类目预测多标签分类的项目,因此把相关的模型记录总结一下,便于后续查阅总结
一、理论篇: 在我们的场景中,文本数据量比较大,因此直接采用深度学习模型来预测文本类目的多标签,而TextCNN向来以速度快,准确率高著称。
TextCNN的核心思想是抓取文本的局部特征:通过不同的卷积核尺寸(确切的说是卷积核高度)来提
转载
2023-10-10 21:07:04
154阅读
本文讲述如何使用scikit-learn的KNN工具对文本进行分类。 关于KNN K-近邻算法,简称KNN(k-Nearest Neighbor),是一个相当简单的分类/预测算法。其主要思想就是,选取与待分类/预测数据的最相似的K个训练数据,通过对这K个数据的结果或者分类标号取平均、取众数等方法得到待分类/预测数据的结果或者分类标号。 关于KNN,笔者在浅入浅出:K近邻算法有较为详细的介绍。
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
转载
2023-06-05 19:46:14
306阅读