利用CNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 上一节我们利用了RNN（GRU）对中文文本进行了分类，本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类。 数据处理还是没有变，只是换了个模型，代码 ...
原文：利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类 数据集是复旦中文语料 训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类 数据集是复旦中文语料 ，现在我们有了分词后的train jieba.txt和test jieba.txt，看一下部分内容： 每一篇文章的分词结果和标签都是一行，标签之间使用 t 隔开。 由于之前只是简略的进行分词，没有过滤掉一些停用词，接下来还需 ...
2020-10-18 17:02 0 954 推荐指数：
相关推荐
利用transformer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用CNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 和之前介绍的不同，重构了些代码，为了使整个流程更加清楚，我们要重新对数据进行预处理。 阅读 ...
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）
1、对语料进行分析 基本目录如下： 其中train存放的是训练集，answer存放的是测试集，具体看下train中的文件： 下面有20个文件夹，对应着20个类，我们继续看下其中的文件，以C3-Art为例： 每一篇都对应着一个txt文件，编码格式是gb18030.utf8文件夹 ...
基于tensorflow的文本分类总结（数据集是复旦中文语料）
代码已上传到github：https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩： 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料 ...
Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类
Pytorch使用Google BERT模型进行中文文本分类 ...
使用朴素贝叶斯进行中文文本分类
1 应用场景 使用朴素贝叶斯对未知类型的小说（文本文档）进行类型分类。训练集有三种类型的小说，分别是玄幻、科幻和都市。在本文中，准备的数据从某小说网站下载.txt文件，采用GB2312编码。每种类型有三部小说。测试数据用同样的方法得到的，链接为http://www.55x.cn/html ...
中文文本分类
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 ...
中文文本分类
目录 代码分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的运行结果 代 ...