原文链接：http://tecdat.cn/?p=8613 深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：​ 通常，对于深度学习 ...

设计、多角度去解决问题。 脚本进行相似度分析的基本过程： 　　1、获取Bug数据。读取excel表， ...

上次爬取的爸爸、妈妈、老师和自己的作文，利用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier进行分类。 数据散点图如下所示：  knn分类结果的混淆矩阵图如下所示： ...

前面博客里面从谣言百科中爬取到了所有类别（10类）的新闻并以文本的形式存储。 现在对这些数据进行分类，上代码： 运行完分类完成！ ...

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 ...

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 ...

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文。 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度 ...