中文文本分類
本文介紹文本挖掘與文本分類的一些基本概念和流程，為后續學習分類算法做好鋪墊。 一. 文本挖掘的概念 文本挖掘(Text Mining)是從非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式 的過程。其中被普遍認可的文本挖掘定義如下:文本挖掘是指從大量文本數據中抽取事先未知的、可理解 ...
原文：中英文文本分類的區別
文本自動分類是分析特定文本的特征，並與已知類別中文本所具有的共同特征進行比較，然后將待定文本划歸為特征最接近的一類並賦予相應的分類號。文本分類一般包括文本的表示 分類器的選擇和訓練 分類結果的評價與反饋等過程，其中文本的表示有可細分為文本分詞 特征抽取等步驟。文本分類系統的總體框架如圖 所示，其主要功能模塊有一下四個： 由文本分類過程可以看出，中英文分類，在訓練階段之前都要經過一個表示和預處理的過 ...
2018-02-26 13:45 0 1597 推薦指數：
相關推薦
中文文本分類
目錄 代碼分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的運行結果 代 ...
基於bert的中文文本分類
這次我們使用今日頭條信息流中抽取的38w條新聞標題數據作為數據集。數據集中的文本長度在10到30之間，一共15個類別。 數據預處理： 接下來，定義模型。這里我們用到了pytorch_pretrained_bert這個包： 定義訓練和測試方法： 開始訓練： 由於colab ...
中文文本分類之CharCNN
文本分類是自然語言處理中一個非常經典的任務，可用的模型非常多，相關的開源代碼也非常多了。這篇博客用一個CNN模型，對新聞文本進行分類。 全部代碼有4個模塊：1、數據處理模塊（命名為：cnews_loader.py） ；2、模型搭建模塊（命名為cnn_model.py）；3、模型運行模塊（命名為 ...
中文文本分類之TextRNN
RNN模型由於具有短期記憶功能，因此天然就比較適合處理自然語言等序列問題，尤其是引入門控機制后，能夠解決長期依賴問題，捕獲輸入樣本之間的長距離聯系。本文的模型是堆疊兩層的LSTM和GRU模型，模型的結 ...
TextGrocery中文文本分類處理
詳細使用說明：http://textgrocery.readthedocs.io/zh/latest/index.html TextGrocery是一個基於LibLinear和結巴分詞的短文本分類工具，特點是高效易用，同時支持中文和英文語料。 GitHub項目鏈接 需要安裝 ...
Pytorch-中文文本分類
摘抄 1. 爬取京東商品評論 JD.py list列表中是傳入的商品類別（如手機、電腦），其中getData的參數是 (maxPage, score) maxPage是爬取評論的最 ...
Pytorch之Bert中文文本分類（二）
Pytorch之Bert中文文本分類（二） ...