利用TfidfVectorizer進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 1、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 ...
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,代碼如下: 結果如下: 進行測試,測試結果如下: 至此使用傳統的TF IDF 朴素貝葉斯 RNN LSTM GRU 和CNN從數據的處理到模 ...
2020-10-19 20:56 0 1005 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) 1、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 ...
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 ...
) 利用CNN進行中文文本分類(數據集是復旦中文語料) 利用transformer進行中文文 ...
深度學習近一段時間以來在圖像處理和NLP任務上都取得了不俗的成績。通常,圖像處理的任務是借助CNN來完成的,其特有的卷積、池化結構能夠提取圖像中各種不同程度的紋理、結構,並最終結合全連接網絡實現信息的匯總和輸出。RNN由於其記憶功能為處理NLP中的上下文提供了途徑。 在短文本分析任務中 ...
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 ...
Text-CNN 1.文本分類 轉眼學生生涯就結束了,在家待就業期間正好有一段空閑期,可以對曾經感興趣的一些知識點進行總結。 本文介紹NLP中文本分類任務中核心流程進行了系統的介紹,文末給出一個基於Text-CNN模型在搜狗新聞數據集上二分類的Demo。 文本分類是自然語言處理 ...