之前做过一些文本挖掘的项目,比如网页分类、微博情感分析、用户评论挖掘,也曾经将libsvm进行包装,写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习,所以需要整理样本 ...
利用SVM算法进行文本分类 数据集 两位不同作家的作品 金庸 amp 刘慈欣 切分出来的小样本。根据自己构建的词汇表,将样本转化为一个 维的 向量 仅统计词汇是否出现 。再加上一个 标记作家 模型 SVM linearKernel 损失函数 优化方法 ...
2018-03-13 21:33 0 1375 推荐指数:
之前做过一些文本挖掘的项目,比如网页分类、微博情感分析、用户评论挖掘,也曾经将libsvm进行包装,写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习,所以需要整理样本 ...
目录 一、监督式分类:建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合:当特征过多 错误分析 二、实例:文本分类和词性标注 文本分类 词性标注:“决策树”分类器 三、更近一步 ...
下面是分类的主函数入口 下面是TextCNN模型的图构建过程: 下面是读取文本文件的过程: 下面是训练过程中的log View Code ...
使用Pytorch进行文本分类——TextCNN ...
一、架构图 二、代码 三、解释 四、经验值 模型效果1层BILSTM在训练集准确率:99.8%,测试集准确率:96.5%;2层BILSTM在训练集准确率 ...
可直接在百度的aistudio中进行实验: 地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/305830 ERNIE 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系,学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号,ERNIE ...
什么是BERT? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引 ...
用LDA模型抽取文本特征,再用线性SVM分类,发现效果很差,F1=0.654。 RandomForestClassifier的表现也比较差: 而随便用一个深度学习模型(textCNN,LSTM+Attention)都能达到0.95+的F1,而且还不用处理特征、不用分词。 说下 ...