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 ...
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 层的网络结果,和中文版的bert 层的网络大了两倍,之前论文出来时候有很多,主要是中文数据处理的问题,模型采用的sentencepiece做分词,pad方式采用的是post padding方式,模型输入输入是len batch的形式, ...
2019-09-02 20:49 0 1576 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 ...
目录 代码分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的运行结果 代 ...
这次我们使用今日头条信息流中抽取的38w条新闻标题数据作为数据集。数据集中的文本长度在10到30之间,一共15个类别。 数据预处理: 接下来,定义模型。这里我们用到了pytorch_pretrained_bert这个包: 定义训练和测试方法: 开始训练: 由于colab ...
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 ...
详细使用说明:http://textgrocery.readthedocs.io/zh/latest/index.html TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具,特点是高效易用,同时支持中文和英文语料。 GitHub项目链接 需要安装 ...
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) ...