本文介绍文本挖掘与文本分类的一些基本概念和流程，为后续学习分类算法做好铺垫。 一. 文本挖掘的概念 　　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。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解 ...

目录 代码分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的运行结果 代 ...

文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务，可用的模型非常多，相关的开源代码也非常多了。这篇博客用一个CNN模型，对新闻文本进行分类。 全部代码有4个模块：1、数据处理模块（命名为：cnews_loader.py） ；2、模型搭建模块（命名为cnn_model.py）；3、模型运行模块（命名为 ...

RNN模型由于具有短期记忆功能，因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题，尤其是引入门控机制后，能够解决长期依赖问题，捕获输入样本之间的长距离联系。本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型，模型的结构为：LSTM（GRU）—dropout—LSTM（GRU）—dropout—全连接层—输出层 ...

摘抄 1. 爬取京东商品评论 JD.py list列表中是传入的商品类别（如手机、电脑），其中getData的参数是 (maxPage, score) maxPage是爬取评论的最 ...

Pytorch之Bert中文文本分类（二） ...

xlnet中文文本分类任务 ，出来之后尝试了下中文文本分类模型，xlnet模型相比bert有很多东西做了改变，模型层面的不多说，目前放出来的中文文本分类模型是采用24层的网络结果，和中文版的bert12层的网络大了两倍，之前论文出来时 ...

大致分为文本预处理、文本特征提取、分类模型构建等。和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。 ...