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【Python入门系列】第十八篇：Python自然语言处理和文本挖掘

文章目录前言一、Python常用的NLP和文本挖掘库二、Python自然语言处理和文本挖掘1、文本预处理和词频统计2、文本分类3、命名实体识别4、情感分析5、词性标注6、文本相似度计算总结前言Python

JosieBook·2023-07-25 15:11

【NLP】如何使用Hugging-Face-Pipelines？

HuggingFace是一个平台，可为NLP任务（如文本分类、情感分析等）提供预先训练的语言模型。本博客将引导您了解如何使用拥抱面部管道执行NLP任务。以下是我们将在此博客中讨论的主题。

无水先生·2023-07-24 18:38

基于LDA主题模型文本分类

一、LDA整体思想LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。

四月天03·2023-07-24 07:46

基于卷积神经网络的中文文本分类

最近工作中一直在用基于CNN的文本分类模型，可平时太忙没时间总结，借此机会把最近的学习经验再梳理一遍。

锐眼出版社·2023-07-22 19:08

“小样本”学习，谁说的是数据少？

拿文本分类来说，传统的Deeplearning是让模型学会在给定的类上对模型input进行分类，利用众多的（input，label）对进行模型分类功能的拟合：F()这个分类模型只知道了在现有类型（label1

chenkang004·2023-07-22 07:30

PHP中的支持向量机算法实现原理

SVM算法可以应用于多个领域，比如图像识别、文本分类、异常检测等。在PHP中，我们可以通过使用开源的LibSVM库来实现SVM算法。下面将详细介绍PHP中SVM的实现原

学习3人组·2023-07-21 06:09

【NLP保姆级教程】手把手带你CNN文本分类(附代码)

本文首发于微信公众号：NewBeeNLP写在前面本文是对经典论文《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification[1]》的详细复现，(应该是)基于TensorFlow1.1以及python3.6。从数据预处理、模型搭建、模型训练预测以及可视化一条龙讲解，旨在为刚接触该领域不知道如何下手搭建网络的同学提供一个参考。废话不说直接进入主题吧NLP

kaiyuan_nlp·2023-07-20 21:29

PET-文本分类的又一种妙解

更好的阅读体验请跳转至PET-文本分类的又一种妙解之前的一篇《模型增强-从label下手》中，我们提到了通过转换label，将分类转换为NLG的方法，而由于性能没有得到增加，所以就没有继续往下做。

小蛋子·2023-07-20 17:17

用pytorch进行BERT文本分类

BERT是一个强大的语言模型，至少有两个原因：它使用从BooksCorpus（有8亿字）和Wikipedia（有25亿字）中提取的未标记数据进行预训练。顾名思义，它是通过利用编码器堆栈的双向特性进行预训练的。这意味着BERT不仅从左到右，而且从右到左从单词序列中学习信息。BERT模型需要一系列tokens(words)作为输入。在每个token序列中，BERT期望输入有两个特殊标记：[CLS]：这

路边闲人2·2023-07-20 06:02

使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类

GitHub-649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch:使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类.

路边闲人2·2023-07-20 06:32

Keras文本分类案例

关键词：wordembeddingcnnglove:大神预先做好的词向量(就是每个单词用固定维数的向量表示)20_newsgroup:需要进行分类的文本(trainingdataandtestingdata)过程将所有的新闻样本转化为词索引序列生成一个glove词向量矩阵将词向量矩阵载入KerasEmbedding层,设置该层的权重不可再训练KerasEmbedding层之后连接一个1D的卷积层，

NoOneDev·2023-07-19 10:36

关于自然语言处理（NLP）的19篇伟大文章

通过索引构建非结构化大数据您的自然语言处理指南（NLP）排名前6位的PythonNLP库的比较文本分类和情感分析教程深度学习研究评论：自然语言处理为文本分析新手解释10个常见的NLP术语时间卷积网从RNN

方松潭·2023-07-18 13:25

天池学习赛零基础入门NLP - 新闻文本分类

互联网发展到现在已经成为人们日常生活不可或缺的一部分，各种新兴技术层出不穷，在这其中，人工智能（AI）技术应用范围已经非常广泛。尤其是在语言处理（NLP）方面，基于深度学习的模型已经实现了很多优秀的效果，取得了令人瞩目的成就。自然语言处理作为人工智能的重要应用方向之一，其主要目标是让计算机“理解”和“生成”自然语言文本。随着深度学习的发展，我们可以通过神经网络去建立复杂的模型处理这些任务。通俗地说

光之影、·2023-07-17 15:31

机器学习半监督学习

半监督学习的应用包括图像分类、文本分类、语音识别、网络安全和异常检测等。在这些应用中，

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:37

自然语言处理(NLP)-下游任务&数据集：语言模型、机器翻译、问答、文本分类、情感分析、文本生成、自动摘要、命名实体识别、阅读理解、自然语言推理、信息提取、词性标注、共指消解、实体链接【＞200项】

一、高频任务LanguageModelling【语言模型】MachineTranslation【机器翻译】QuestionAnswering【问答】TextClassification【文本分类】SentimentAnalysis

u013250861·2023-07-17 05:41

使用FastNLP进行文本情感分类

以文本分类任务为例，下图展示了一个BiLSTM+Attention实现文本分类器的模型流程图：文本分类的基本方法（参考：https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/

zirubai·2023-07-16 22:00

【论文阅读20】Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

Alan and fish·2023-07-16 18:15

【NLP入门教程】目录

NLP的应用范围广泛，涵盖机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、语音识别等诸多领域。本教程旨在为初学者提供一份全面而系统的NLP入门指南，探索NLP的核心概念、方法和技术。无论您是计

晨星同行·2023-07-16 07:58

Albert处理文本分类任务

文章目录准备工作一、处理数据集二、构建分类任务1.引入库2.配置参数3.读取处理数据4.加载Albert预训练模型5.开始训练6.验证模型总结参考文献准备工作预训练模型下载地址：Albert_Large_zh数据集下载地址：事故灾害多分类数据集（数据集由爬虫获取，如有错误请多多指教）一、处理数据集将预训练模型放入pretraining_model文件夹下。将数据集分成训练集，测试集与验证集，分别为

趋吉避凶·2023-07-16 02:08

GPT模型与Transformer进行对比

gpt采用的训练方法分为两步，第一步利用没有标签的文本数据集训练语言模型，第二步是根据具体的下游任务，例如QA，文本分类等对模型进行微调。

唐僧爱吃唐僧肉·2023-07-15 21:10

tf-idf kmeans文本聚类

文本聚类数据集THUnews中文新闻文本分类方法jieba分词后，使用tf-idf提取特征，提取时使用停用词表删除停用词，最后使用kmeans进行聚类。

be_humble·2023-07-15 15:28

论文笔记：AugGPT: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation

数据增强2.2小样本学习2.3超大型语言模型2.4ChatGPT：现在与未来3数据集3.1亚马逊数据集3.2症状数据集3.3PubMed20k数据集4方法4.2使用ChatGPT进行数据增强4.3小样本文本分类

帅帅梁·2023-07-15 13:44

Word2Vec实现文本识别分类

数据查看构建数据迭代器Word2Vec的调用生成数据批次和迭代器模型训练初始化拆分数据集并进行训练预测原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第N4周：用Word2Vec实现文本分类原作者

无你想你·2023-07-15 09:40

Huggingface pipline使用

1.文本分类fromtransformersimportpipeline#文本分类classifier=pipeline("sentiment-analysis

岁月标记·2023-07-15 06:15

和鲸社区数据分析每周挑战【第九十七期：技术博客文本分析】

和鲸社区数据分析每周挑战【第九十七期：技术博客文本分析】文章目录和鲸社区数据分析每周挑战【第九十七期：技术博客文本分析】一、背景描述二、数据说明三、问题描述四、数据导入五、数据探索性分析六、对文章标题进行文本分类预测

-北天-·2023-07-15 02:09

PyTorch Lightning入门教程（一）

PyTorchLightning入门教程（一）前言安装pytorchlightning结构简介pl.LightningModule部分pl.Trainer部分举例说明ResNet图像分类数据准备模型构建训练BERT文本分类

kejizuiqianfang·2023-07-14 23:23

Tansformer-GPT-1,GPT-2,GPT-3,BERT&Instruct-GPT简介

•自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支，它涉及处理自然语言文本的各种任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。

吴晓Q·2023-07-14 23:08

机器学习朴素贝叶斯笔记

它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等任务。下面我将详细解释朴素贝叶斯的原理和步骤。

Aresiii·2023-07-14 09:53

sklearn——机器学习库相关数据集的使用，以及机器学习的相关算法介绍

Density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise，基于密度的聚类算法）文章目录系列文章专栏sklearn前言介绍一、sklearn数据集种类二、Sklearn数据集2.1有关数据集的工具类2.2有关文本分类聚类数据集

张小鱼༒·2023-07-13 20:05

自然语言处理复习

一、NLP的应用场景：问答系统（智能客服）、情感分析、机器翻译、文本自动摘要、聊天机器人、信息抽取二、NLP的主要任务：文本分类：新闻分类、垃圾邮件识别、情感分析、意图识别文本匹配：query-doc搜索

饭饭童鞋·2023-07-13 18:58

CharGPT如何使用

CharGPT是一个基于字符级的大型语言模型，它可以用来生成文本、进行文本分类和问答等任务。

耄先森吖·2023-06-24 09:02

【自然语言处理NLP】Bert中的特殊词元表示

在训练过程中，BERT模型学习使用位置的表示来进行各种分类任务，例如文本分类、情感分析等。在编码后的表示中，位置的向量通常用作整个序列的汇总表示。：它是表示序列分割的特殊词元，

zcongfly·2023-06-24 09:51

深度学习训练营之文本分类识别

深度学习训练营之文本分类识别原文链接环境介绍前置工作设置环境设置GPU加载数据构建词典生成数据批次和迭代器模型定义定义实例定义训练函数和评估函数模型训练模型评估原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章

无你想你·2023-06-24 03:31

深度学习-RNN

以下是RNN在各个领域的应用：自然语言处理（NLP）文本分类：将文本归类到不同的类别中，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类

·2023-06-23 13:14

文本生成

文本生成与文本分类的方法类似，只是在拿到输入文本的语义表示后的处理方式不同，还需要将这个语义表示输入到decoder中解码生成目标文本。1、将给定的训练数据中的源文本和目标文本进行分词，分别建立词典。

是小橙子呀·2023-06-22 18:37

Ziya：一个自回归、双语、开源和多功能的大语言模型

Ziya具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力，可以处理多种自然语言任务。

大伟先生·2023-06-22 17:47

关于聊天机器人驴唇不对马嘴的猜想

现在的聊天机器人，在接受到你发出的对话框之后，都会用一个文本分类器将对话分类，找到对应的答案，可能你的对话被分类器分到另一个结点了，所以回答的才不太对劲。

买橘子送洗面奶·2023-06-22 14:54

LIBSVM与LIBLINEAR支持向量机库对模式识别与回归的可视化代码实践

虽然提出时间到现在有70来年了，但在90年代获得了很好的发展和扩展，在人像识别、文本分类、手写字符识别、生物信息学等模式识别问题中有得到应用。

寅恪光潜·2023-06-22 13:19

python 基础知识：使用jieba库对文本进行分词

Python的jieba库是一个中文分词工具，它可以将一段中文文本分割成一个一个的词语，方便后续的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。

茜茜是帅哥·2023-06-22 06:46

深入理解朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型原理

目录1.贝叶斯定理2.朴素贝叶斯算法原理3.朴素贝叶斯算法的应用4.朴素贝叶斯算法文本分类应用朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种常用的分类算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设。

旧言.·2023-06-22 06:14

NLP科普文1——应用场景

自然语言理解（NLU）包括：文本分类、序列标注、信息抽取等任务。自然语言生成（NLG）包括：机器翻译、对话问答系统、自动摘要等。

王小野·2023-06-21 17:36

行业前瞻｜Segment Anything 都发布了，耗时、耗力的人工数据标注还有意义吗？附SA-1B（Segment Anything ）数据集国内免费高速下载资源

因为过去的自然语言专家，有着擅长于自己的领域，有人专门做文本分类、有人专门做信息抽取、有人做问答、

OpenDataLab·2023-06-19 21:18

数据增强在文本分类任务中的应用

数据增强（Dataaugmentation）这是自然语言处理（NLP）中的一个重要技术，用于增强数据集的多样性和数量，以改善模型的泛化性能和鲁棒性。我主要采用两种对比方法，一种是Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入、交换）；另一种是Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入），然后经过对比使用，查看具体效果。目录一、Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入、交换）

Dr.sky_·2023-06-19 18:28

自然语言处理 Paddle NLP - 快递单信息抽取 (ERNIE 1.0)

文本分类->文本匹配->等任务->PanddleAPI完成子任务->子任务再拼起来##介绍在2017年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型[RecurrentNeuralNetwork

VipSoft·2023-06-19 08:00

大作业(文本分类系统的设计与实现)

文本分类系统的设计与实现文本分类系统是一种利用计算机自动将文本数据分配到预先定义的类别的应用系统。文本分类系统可以广泛应用于情感分析、话题标记、新闻分类、问答系统等领域，具有重要的理论价值和实际意义。

沃洛德.辛肯·2023-06-19 07:33

使用BERT进行文本分类

本范例我们微调transformers中的BERT来处理文本情感分类任务。我们的数据集是美团外卖的用户评论数据集。模型目标是把评论分成好评(标签为1)和差评(标签为0)。#安装库#!pip install datasets #!pip install transformers[torch]#!pip install torchkeras公众号算法美食屋后台回复关键词torchkeras,获取本文源

算法美食屋·2023-06-18 19:17

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛：基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用，Macro F1提升13%+

“中国法研杯”司法人工智能挑战赛：基于UTC的多标签/层次分类小样本文本应用，MacroF1提升13%+相关文章推荐：小样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，训练调优部署一条龙：本项目主要完成基于

·2023-06-18 13:33

如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？

一文中，我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势，包括：用时少成本低需要的数据量小不容易过拟合有的同学，立刻就把迁移学习的这种优势，联系到了自己正在做的研究中，问我：老师，迁移学习能不能用在文本分类中呢

城市中迷途小书童·2023-06-18 09:39

NLP实战：使用Word2vec实现文本分类

拆分数据集并运行模型2.测试指定数据本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]一、数据预处理1.任务说明本次将加入Word2vec使用PyTorch实现中文文本分类

牛大了2023·2023-06-18 07:36

大语言模型(LLMs)和新兴机器学习技术栈

编者按：过去，NLP开发人员依赖于文本分类、命名实体识别和命名实体消歧等技术栈来优化NLP任务。然而，随着大语言模型(LLM)的快速发展，新的技术栈开始出现，以支持和加速这些大型语言模型的实现和应用。

·2023-06-17 13:10

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