利用TfidfVectorizer進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 利用RNN進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 上一節我們利用了RNN(GRU)對中文文本進行了分類,本節我們將繼續使用CNN對中文文本進行分類。 數據處理還是沒有變,只是換了個模型,代碼 ...
利用TfidfVectorizer進行中文文本分類 數據集是復旦中文語料 訓練詞向量 數據預處理參考利用TfidfVectorizer進行中文文本分類 數據集是復旦中文語料 ,現在我們有了分詞后的train jieba.txt和test jieba.txt,看一下部分內容: 每一篇文章的分詞結果和標簽都是一行,標簽之間使用 t 隔開。 由於之前只是簡略的進行分詞,沒有過濾掉一些停用詞,接下來還需 ...
2020-10-18 17:02 0 954 推薦指數:
利用TfidfVectorizer進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 利用RNN進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 上一節我們利用了RNN(GRU)對中文文本進行了分類,本節我們將繼續使用CNN對中文文本進行分類。 數據處理還是沒有變,只是換了個模型,代碼 ...
利用TfidfVectorizer進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 利用RNN進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 利用CNN進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 和之前介紹的不同,重構了些代碼,為了使整個流程更加清楚,我們要重新對數據進行預處理。 閱讀 ...
1、對語料進行分析 基本目錄如下: 其中train存放的是訓練集,answer存放的是測試集,具體看下train中的文件: 下面有20個文件夾,對應着20個類,我們繼續看下其中的文件,以C3-Art為例: 每一篇都對應着一個txt文件,編碼格式是gb18030.utf8文件夾 ...
代碼已上傳到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 利用RNN進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料 ...
Pytorch使用Google BERT模型進行中文文本分類 ...
1 應用場景 使用朴素貝葉斯對未知類型的小說(文本文檔)進行類型分類。訓練集有三種類型的小說,分別是玄幻、科幻和都市。在本文中,准備的數據從某小說網站下載.txt文件,采用GB2312編碼。每種類型有三部小說。測試數據用同樣的方法得到的,鏈接為http://www.55x.cn/html ...
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 ...