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 ...
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 年至 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的模型创建用于文本分类的分类法。然后,详细讨论这些类别中的每一个类别,涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不 ...
2020-08-12 23:35 0 503 推荐指数:
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 ...
论文地址 NLP的数据增强可以防止过拟合,为深度学习系统注入先验知识提供了最简单的方法,并为这些模型的泛化能力提供了一个视角。 目录 背景 文本数据增强的主题 文本数据增强的方法 symbolic augmentation ...
2020国防科大综述:3D点云深度学习—综述 一些别人的博客——X-POWER,这个作者其他文章也不错 这边具体值得读一读的文章有:PointNet,DGCNN,View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ... 重要点摘抄: 摘要: 深度学习 ...
博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的 ...
这篇综述主要介绍目前深度学习领域超分辨率问题的一些方法。首先介绍了图像超分辨率问题以及问题的评价标准,之后重点介绍了监督学习领域的几大关键,包括上采样方法、网络结构、学习策略、其他优化策略等。并且分析了各种不同方法的优缺点。之后介绍了无监督学习的一些方法,最后给出了一些未来可能的研究方向。 图像 ...
作者:尘心链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76003775 简述 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块,它的应用也非常广泛,比如:垃圾过滤,新闻分类,词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别,核心方法为首先提取分类数据的特征 ...
2.1.5 架构设计 2.2 深度度量学习 2.2.1 ...
This post summarizes a comprehensive survey paper on deep learning for anomaly detection — “Deep Learning for Anomaly Detection: A Review ...