什么是文本分类 文本分类任务是NLP十分常见的任务大类，他的输入一般是文本信息，输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类 情感分析 作品归属 真伪检测等，很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。 常规步骤 选择一个感兴趣的任务 收集合适的数据集 做好标注 特征选择 选择一个机器学习方法 利用验证集调参 可以多尝试几种算法和参数 训练final模型 Evaluate测试集 机器学 ...
2020-06-19 19:58 0 1184 推荐指数：
from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples ...
用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址： https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问：http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写 ...
这篇笔记总结了这篇论文的主要思路，Few-Shot Text Classification with Distributional Signatures - ICLR 2020。 论文链接: https://arxiv.org/abs/1908.06039论文代码链接: https ...
从现在的结果来看，分词的版本准确率稍微高一点。 训练过程： 模型评估： 实验三，准备换一下数据集，用这里的数据集来跑这个模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3 ...
摘要 文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类 ...
论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图： 模型解释可以看论文，给出code and comment:https ...
文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 TextCNN的详细过程原理图见下： keras 代码： 说明如下： 输入层 如图所示，，假设句子有 n">n 个词，vector的维数为 k">k ，那么这个矩阵 ...
转自：http://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8044673.html 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence ...
