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 ...
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 个模块: 数据处理模块 命名为:cnews loader.py 模型搭建模块 命名为cnn model.py 模型运行模块 命名为run cnn.py 模型预测模块 命名为predict.py 。 GitHub地址:https: github.com ...
2019-05-09 07:45 0 1265 推荐指数:
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 ...
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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 ...
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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。 ...