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 ...
xlnet中文文本分類任務 ,出來之后嘗試了下中文文本分類模型,xlnet模型相比bert有很多東西做了改變,模型層面的不多說,目前放出來的中文文本分類模型是采用 層的網絡結果,和中文版的bert 層的網絡大了兩倍,之前論文出來時候有很多,主要是中文數據處理的問題,模型采用的sentencepiece做分詞,pad方式采用的是post padding方式,模型輸入輸入是len batch的形式, ...
2019-09-02 20:49 0 1576 推薦指數:
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 ...
目錄 代碼分解 utils train_eval models.TextCNN main 在GPU下的運行結果 代 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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) ...