文本分类第3页

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

1标题+作者KPT，将知识引入PromptVerbalizer处理文本分类任务，清华大学2摘要在低数据场景下，Prompt-tuning（PT）比fine-tuning（FT）效果好，PT将分类问题转为带掩码的语言模型问题

Navajo_c·2024-01-22 12:23

【深度学习每日小知识】NLP 自然语言处理

NLP是人工智能领域的重要工具，广泛应用于语言翻译、文本分类和聊天机器人等领域。在NLP中，存在许多重大困难，例如句法歧义、语义歧义和上下文歧义。

jcfszxc·2024-01-22 10:26

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于线性回归的预测系统：这是简单而基础的机器学习项目，用于预测单变量或多变量问题。例如，预测房价、销售额等。基于逻辑回归的分类系统：虽然名字中有“回归”，但逻辑回归是用于解决分类问题的，如垃圾邮件判别、病人疾病诊断等二分类问题。基于决策树/随机森林的预测和分类系统：这些算法直观且容易理解，具备良好的解释性，很多复杂的问题也可以用这类方法解决。例如，预测公司的员工流失、信贷风险评估等。基于k近邻(k

@斯里·2024-01-22 06:38

手把手教你用BERT进行多标签文本分类...

预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。ELMo，ULMFiT和OpenAITransformer是其中几个关键的里程碑。

weixin_39629617·2024-01-22 06:08

Bert+FGSM中文文本分类

我上一篇博客已经分别用Bert+FGSM和Bert+PGD实现了中文文本分类，这篇文章与我上一篇文章Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)_Dr.sky_的博客-

Dr.sky_·2024-01-22 06:08

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。利用be

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

NLP深入学习（三）：TF-IDF 详解以及文本分类/聚类用法

文章目录0.引言1.什么是TF-IDF2.TF-IDF作用3.Python使用3.1计算tf-idf的值3.2文本分类3.3文本聚类4.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍

Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类/拼写检查用法

贝叶斯用于垃圾邮件分类4.基于贝叶斯算法实现拼写检查器5.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习（三）：TF-IDF详解以及文本分类

Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（五）：HMM 详解及字母识别/天气预测用法

HMM的例子2.1字母序列识别2.2天气预测3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习（三）：TF-IDF详解以及文本分类

Smaller、FL·2024-01-20 18:57

【机器学习】四大类监督学习_模型选择与模型原理和场景应用_第03课

监督学习中模型选择原理及场景应用监督学习应用场景文本分类场景：o邮件过滤：训练模型识别垃圾邮件和非垃圾邮件。o情感分析：根据评论或社交媒体内容的情感倾向将其分类为正面、负面或中性评价。

德天老师·2024-01-20 09:46

还没搞懂嵌入（Embedding）、微调（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering）？...

例如，它们可以用于聊天机器人、语言翻译、摘要生成、文本分类等。Fine-tuning技术可以用于优化预训练模型，以提高

青Cheng序员石头·2024-01-19 14:31

大模型入门0: 基础知识

NLP1参数量预估与scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer自然语言处理包括几大任务NLP:文本分类

YueTann·2024-01-19 05:07

Hugging Face怎么通过国内镜像去进行模型下载（hf-mirror.com）

该公司最著名的产品是Transformers库，这是一个广泛使用的Python库，它提供了大量预训练模型，如BERT、GPT-2、T5和其他模型，这些模型可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、文本生成等

星宇星静·2024-01-19 04:18

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(

bulingg·2024-01-18 04:22

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死

Perley620·2024-01-17 10:59

文本分类的一些记录

背景过去工作中最常遇到的问题就是文本分类和实体抽取的任务。其中文本分类是自然语言处理中最基础的任务，指的是将文本打上特定的类别标签，以做区分和筛选。

hema12138·2024-01-15 18:29

2018-文本分类文献阅读总结

文章1GenerativeandDiscriminativeTextClassificationwithRecurrentNeuralNetworks时间：2017机构：GoogleDeepMind生成模型：generative判别模型：discrimination作者支持生成模型比判别模型具有更加优异的性能，经过生成模型和判别模型的建模给出结论。判别模型使用LSTM的变体（增加了peephole

weixin_30814223·2024-01-15 17:38

一份最新的、全面的NLP文本分类综述

AComprehensiveReview（ComputerScience,Mathematics-ArXiv）2020Link：https://arxiv.org/pdf/2004.03705.pdf这是一份最新的、全面的NLP文本分类综述

zenRRan·2024-01-15 17:06

【文本分类】Attention Is All You Need

·阅读摘要：本文于2017年6月发布，属于Transformer模型的开山之作，地位不言而喻。Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型，且解决了RNN应用于长输入乏力的情况，随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。本文主要基于机器翻译任务来讲述Transformer，近年的论文证明其在图像、文本、音频、视频都可广泛应用。·参考文献： [1]Atte

征途黯然.·2024-01-15 16:09

举例说明自然语言处理（NLP）技术

文本分类：NLP技术可以将文本按照其内容进行分类。例如，垃圾邮件过滤器可以使用NLP技术将接收到的电子邮件自动分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。情感分析：NLP技术可以分析文本中的情感倾向。

酷爱码·2024-01-15 10:37

余弦相似度的计算以及公式

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 17:12

深度学习理论方法：相似度计算

例如，在自然语言处理中，利用相似度计算可以比较两个文本的语义相似度，进而实现文本分类、聚类、情感分析等任务。而在图像识别领域，借助相似度计算可以比较两个图像的相

缘起性空、·2024-01-14 15:39

计算机毕业设计吊炸天spark+hive+nlp慕课在线教育课程数据分析可视化大屏知识图谱课程推荐系统课程爬虫文本分类 LSTM情感分析大数据毕业设计

selenium爬取慕课网的课程、章节、评论数据集分别存两个地方：mysql数据库[便于后期选装推荐、预测算法、知识图谱、后台]、.csv文件；【需要注意的是慕课网评分不准，需要使用深度学习知识NLP模型进行文本分类

计算机毕业设计大神·2024-01-14 09:48

豆包ai介绍

豆包可以应用于多种场景，包括但不限于：1.自然语言处理任务：我可以理解和生成人类语言，因此可以用于文本分类、情感分析、命名实

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:21

基于NLP的恶意网页识别

Fine-tune数据处理和模型训练模型训练与评估模型导出部署与预测总结基于NLP的恶意网页识别引言欢迎阅读《基于NLP的恶意网页识别》，在前三篇中，我们已经使用PaddleNLP进行了恶意网页的分类，包括使用文本分类模型和预训练模型

OverlordDuke·2024-01-14 05:22

使用RNN完成IMDB电影评论情感分析

参数设置2.2用padding的方式对齐数据2.3用Dataset与DataLoader加载三、模型配置四、模型训练五、模型评估六、模型预测任务描述本示例教程演示如何在IMDB数据集上使用RNN网络完成文本分类的任务

OverlordDuke·2024-01-14 05:21

OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-06：最简Embedding

embedding的应用领域：文本分类：将文本嵌入转换为向量后，可以用于训练文本分类模型。这在垃圾邮件检测、情感分析等任务中非常有用。

aiXpert·2024-01-14 01:59

NLP自然语言处理应用场景

文本分类：NLP可以对大量文本进行分类，例如将新闻文章分类为政治、娱乐、体育等不同领域。智能搜索：NL

相信光的力量-哇哈里·2024-01-13 22:39

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系，因此针对自然界具有连续性的输入序列，如人类的语言，语音等进行很好的处理，广泛应用于NLP领域的各项任务，如文本分类，情感分析，意图识别，机器翻译等．RNN模型的分类

岩塘·2024-01-13 06:25

自然语言处理（NLP）技术

下面是一些NLP技术的例子：文本分类：NLP可用于将文本数据划分到不同的类别中。例如，垃圾邮件过滤器可以使用文本分类来将收件箱中的电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。

xianyinsuifeng·2024-01-12 09:59

024 年1月11日最热NLP大模型论文： A Novel Prompt-tuning Method: Incorporating Scenario-specific Concepts into...

颠覆性Prompt-tuning新法：引入场景特定概念，零样本文本分类效果大幅领先！引言：探索语言模型中的概念挖掘与级联校准在自然语言处理领域，语言模型的有效性往往取决于其对概念的理解和利用能力。

夕小瑶·2024-01-12 05:44

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是将数据映射到高维空间中，使得数据在该空间中线性可分，然后在该空间中寻找最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM的优点在于可以处理高维数据，具有较好的泛化能力和鲁棒性。同时，SVM还可以使用核函数将数据映射到更高维的空间中，从而处理非线性问题。SVM的核心是支持向量，即距离

ASS-ASH·2024-01-11 11:01

用Bert进行文本分类

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务。以下是对BERT模型的系统解释：双向编码器（BidirectionalEncoder）：BERT采用了Transformer的编码器结构，与传统的单向语言模型不同，它能够同时考虑一个词的前后文信息，即双向

天一生水water·2024-01-11 07:22

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。

这就是编程·2024-01-10 17:52

基于pytorch的房价预测

大雾的小屋·2024-01-10 10:31

机器学习：自然语言处理介绍

rubyw·2024-01-10 10:22

bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。

Nate Hillick·2024-01-10 06:11

Hugging face库

它包含了超过10000个预训练的模型，涵盖了各种NLP任务，如文本分类，问答，文本生成，情感分析等。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词6.2词性标注6.3命名实体识别详述LSTM+CRF进行命名实体识别的方法6.4文本分类

十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。

北航程序员小C·2024-01-08 23:42

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案，我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写，即将上述代码的ln[9]改为以下内容：fromtransformers.modeling_bert

xiyou__·2024-01-08 17:15

朴素贝叶斯算法-分类算法

在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量C：类别贝叶斯公式最常用于文本分类

Quinto0·2024-01-08 09:11

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型

开放知识图谱·2024-01-07 09:38

新南威尔士大学 comp9444 Assignment2课业解析

题意：递归神经网络与情感分类——按要求训练二元文本分类器，用pytorch实现不同的神经网络模型，使准确率达到80%以上解析：任务要求分别实现基于LSTM(一种特殊的RNN)和CNN两种神经网络的二元文本分类器

请叫我全村的希望·2024-01-07 02:34

CNN文本分类实战

在实施CNN文本分类的实战中，你可以按照以下步骤进行操作。我将提供一个基本框架，你可以根据实际需求进行调整。1.数据准备：首先，准备你的文本数据。确保数据集包括标签（类别）和对应的文本内容。

不做梵高417·2024-01-06 20:54

RNN文本分类任务实战

递归神经网络（RNN）：定义：RNN是一类专为顺序数据处理而设计的人工神经网络。顺序处理：RNN保持一个隐藏状态，该状态捕获有关序列中先前输入的信息，使其适用于涉及顺序依赖关系的任务。词嵌入：定义：词嵌入是捕获语义关系的词的密集向量表示。重要性：它们允许神经网络学习上下文信息和单词之间的关系。实现：使用预先训练的词嵌入（Word2Vec、GloVe）或在模型中包含嵌入层。文本标记化和填充：代币化：

不做梵高417·2024-01-06 20:53

竞赛保研基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

iuerfee·2024-01-06 20:30

【NLP】工业界常用的NLP数据增强方法都在这了，你都会了吗

目录1EDA1.1具体方法1.2EDA参数选择1.3EDA的缺点2回译3拼接1EDAEDA使用传统的文本数据增强方法，可以在文本数据集小的情况下提升文本分类的性能。

AI量化小木屋·2024-01-06 10:29

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

让我们首先认识一下自然语言处理：它主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面，其与最近很火的语言大模型以及ChatGPT等之类由很强的关联

源于花海·2024-01-06 07:56

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