參考:https://mp.weixin.qq.com/s/6vkz18Xw4USZ3fldd_wf5g 1、數據集下載地址 https://tianchi-competition.oss- ...
一概念: 文本分類:將一個文檔歸類到一個或多個類別中的自然語言處理任務 類別即標簽 多標簽分類:一篇文檔可能屬於多個類別 二流程: a.人工標注文檔的類別生成文本分類語料庫 代碼: b.利用語料訓練模型 特征提取以及分類器處理 特征提取步驟: 分詞 分詞等預處理結束后,從這些詞語中挑出有用的子集作為特征,利用卡方特征選擇篩選詞語 確定特征之后,將文檔轉化為詞袋向量 分類器包括:朴素貝葉斯以及支持向 ...
2020-01-26 21:04 0 1101 推薦指數:
參考:https://mp.weixin.qq.com/s/6vkz18Xw4USZ3fldd_wf5g 1、數據集下載地址 https://tianchi-competition.oss- ...
接着上一篇。在正式的嘗試使用文本分類算法分類文本的時候,我們得先准備兩件事情: 一,准備適量的訓練文本;二,選擇合適的方法將這些訓練文本進行表示(也就是將文本換一種方式表示) 大家都知道文本其實就是很多詞組成的文章啊。所以很自然的就想到用一系列詞來表示文本。比如我這篇文章,將其分詞之后 ...
目錄 1、transformer 2、GPT 3、bert 4、RoBERTa 5、ALBERT 6、spanBert 7、xlnet 1、t ...
實戰:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一、簡介: 1、傳統的文本分類方法:【人工特征工程+淺層分類模型】 (1)文本預處理: ①(中文) 文本分詞 正向/逆向/雙向最大匹配 ...
直接從特征提取,跳到了BoostSVM,是因為自己一直在寫程序,分析垃圾文本,和思考文本分類用於識別垃圾文本的短處。自己學習文本分類就是為了識別垃圾文本。 中間的博客待自己研究透徹后再補上吧。 因為獲取垃圾文本的時候,發現垃圾文本不是簡單的垃圾文本,它們具有多個特性: 1. 種類繁多 ...
近期閱讀了一些深度學習在文本分類中的應用相關論文(論文筆記),同時也參加了CCF 大數據與計算智能大賽(BDCI)2017的一個文本分類問題的比賽:讓AI當法官,並取得了最終評測第四名的成績(比賽的具體思路和代碼參見github項目repo)。因此,本文總結了文本分類相關的深度學習模型、優化 ...
ERNIE 相關鏈接:ERNIE官方使用介紹,ERNIE項目地址 基於transformer的encoder,主要思想是將文本中已有的知識融入到模型訓練中,因此采用實體mask的方式(實體指人名,地名等詞) 預訓練 模型結構圖如下所示 文本中已有的知識主要有人名,地名等實體,這些詞本來 ...
文本分類實戰 分類任務 算法流程 數據標注 特征抽取 特征選擇 分類器 訓練 ...