文本分类

举例说明自然语言处理（NLP）技术

以下是一些使用自然语言处理技术的例子：文本分类：NLP技术可以对大量文本进行分类，如电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，新闻文章分类为体育、政治、科技等类别。
m0_黎明·2023-12-30 06:30

探索深度学习在自然语言处理中的应用

本文将探讨深度学习在自然语言处理中的各种应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，并分析其优缺点。一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。
Corey James·2023-12-30 05:24

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

文本分类：NLP技术可以将文本分为不同的类别。例如，垃圾邮件过滤器使用NLP技术将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。情感分析：NLP技术可以
程序猿～厾罗·2023-12-29 09:08

自然语言处理（NLP）技术

下面是几个常见的NLP技术的例子：文本分类：NLP技术可以根据文本的内容将其分类到预定义的类别中。例如，可以使用NLP技术将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
淘金开源·2023-12-28 10:35

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

文本分类：将文本分为不同的类别。例如，将新闻文章分类为体育、娱乐或政治类别。信息抽取：从大量文本中提取有用的信息。例如，从新闻报道中提取公司的财务数据。文本生成：根据一些输入生成新的文本。例如
秋珀·2023-12-26 23:13

NLP 自然语言处理实战

它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，用于分析理解机器与人之间的交互，常用的领域有：实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、关键词提取、自动摘要提取等方面。
AAI机器之心·2023-12-26 09:59

【机器学习实战】使用sklearn中的朴素贝叶斯方法实现新闻文本分类

1.数据集2.实现2.1代码fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinom
想做一只快乐的修狗·2023-12-26 07:00

DatawhaleAI夏令营第三期 - 基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战

目录一、赛题背景基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛二、赛事任务任务描述赛题数据集评价指标解题思路方法1：机器学习方法Baseline1.导入模块1.1特征提取1.2基于TF-IDF提取1.3选择机器学习模型
xingzhiyao123456·2023-12-26 07:58

实战：朴素贝叶斯文本分类器搭建与性能评估

欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！文章目录贝叶斯定理简介贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器优势与不足实战代码结语贝叶斯定理简介贝叶斯分类
小馒头学python·2023-12-26 07:25

手把手教你：电影数据分析与可视化系统

系列文章手把手教你：基于Django的新闻文本分类可视化系统（文本分类由bert实现）手把手教你：基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）手把手教你：岩石样本智能识别系统一、项目简介本文主要介绍如何使用
大雾的小屋·2023-12-26 05:09

简洁高效的 NLP 入门指南: 200 行实现 Bert 文本分类 (Pytorch 代码纯享版)

简洁高效的NLP入门指南:200行实现Bert文本分类Pytorch版概述NLP的不同任务Bert概述MLM任务(MaskedLanguageModeling)TokenizeMLM的工作原理为什么使用
我是小白呀·2023-12-25 17:02

【创新实训】问答系统-Question Generation模块-【博客4：模型架构的搭建与训练过程】

评价指标；描述了我的初步探索；以及给出了数据处理的方法：博客1：基本策略博客2：评价指标、初步探索博客3：训练数据和预测数据预处理的部分博客4：模型的构建博客5：生成“问答对”博客6：问答对有效性过滤（基于文本分类任务
VictorChenSC·2023-12-25 08:08

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，
weixin_39832643·2023-12-23 23:35

使用Naive Bayes进行文本分类

1.NaiveBayes算法朴素贝叶斯是一个简单但是十分高效的算法，在处理不是特别复杂的文本分类问题时，准确率相当不错，而且速度很快。像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。
bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

Elasticsearch：什么是文本分类？

文本分类定义-textclassification文本分类是一种机器学习，它将文本文档或句子分类为预定义的类或类别。它分析文本的内容和含义，然后使用文本标签为其分配最合适的标签。
Elastic 中国社区官方博客·2023-12-23 01:40

深度学习｜词嵌入的演变

这些嵌入可用于语义搜索等任务，其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名，以及其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器
冷冻工厂·2023-12-21 20:36

Python新闻文本分类系统的设计与实现：基于Flask、贝叶斯算法的B/S架构

Python新闻文本分类系统的设计与实现：基于Flask、贝叶斯算法的B/S架构引言数据获取与处理数据分析与可视化文本分类模型结论引言在信息爆炸的时代，新闻数据的快速获取和准确分类变得尤为重要。
爱欲无极·2023-12-21 11:32

常见的分类算法

在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。
调钟师·2023-12-21 01:01

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）原任务链接目录pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN
大地之灯·2023-12-20 00:59

NLP实战之BERTopic主题分析

通过主题分析，我们可以揭示文本数据中的隐藏主题，这对于信息检索、文本分类、舆情分析等任务非常有用。
分毫析厘·2023-12-19 22:51

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯朴素贝叶斯理论贝叶斯决策理论条件概率全概率公式贝叶斯公式朴素贝叶斯言论屏蔽新浪新闻分类朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的有监督的机器学习算法，解决的是分类问题，如文本分类
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:49

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类
_用户昵称_·2023-12-19 06:34

动手学深度学习-自然语言处理：应用

自然语言处理：应用情感分析及数据集情感分析研究人们在文本中的情感，这被认为是一个文本分类问题，它将可变长度的文本序列进行转换为固定长度的文本类别。
jieHeEternity·2023-12-18 14:09

pytorch文本分类（一）：文本预处理

pytorch文本分类（一）：文本预处理本文为自己在鲸训练营答题总结，作业练习都在和鲸社区数据分析协作平台ModelWhale上。
大地之灯·2023-12-18 11:11

pytorch文本分类（二）：引入pytorch处理文本数据

pytorch文本数据处理目录pytorch文本数据处理1.Pytorch背景2.数据分割3.数据加载Dataset代码分析字典的用途代码修改的目的Dataloader4.练习原学习任务链接相关数据链接：https://pan.baidu.com/s/1iwE3LdRv3uAkGGI2fF9BjA?pwd=ro0v提取码：ro0v–来自百度网盘超级会员V4的分享1.Pytorch背景Pytorch
大地之灯·2023-12-18 11:39

Mistral MOE架构全面解析

从代码角度理解Mistral架构Mistral架构全面解析前言Mistral架构分析分词网络主干MixtralDecoderLayerAttentionMOEMLP下游任务因果推理文本分类Mistral
江小皮不皮·2023-12-18 03:06

Llama 架构分析

从代码角度进行Llama架构分析Llama架构分析前言Llama架构分析分词网络主干DecoderLayerAttentionMLP下游任务因果推理文本分类Llama架构分析前言Meta开发并公开发布了
江小皮不皮·2023-12-18 03:35

SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析

进行文本情感分析，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是青衿☁️博客首页：CSDN主页放风讲故事每日一句：努力一点，优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用
放风讲故事·2023-12-18 03:45

NLP项目实战01--电影评论分类

在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。
陶陶name·2023-12-17 23:47

基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类

当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。
Tony小周·2023-12-17 16:30

自然语言处理基础

自然语言处理基础自然语言处理基础文本的表示词的独热表示词的分布式表示词嵌入表示文本的词袋表示自然语言处理任务语言模型NLP基础任务NLP应用任务基本问题文本分类问题结构预测问题序列到序列问题自然语言处理基础文本的表示在使用字符串表示
沅有沚兮·2023-12-17 12:27

贝叶斯分类器-对文本的分类

前言翻看贝叶斯的案例，我们就会发现90%以上的案例都是文本分类，如果想以后转做文本数据数据挖掘，那么贝叶斯应该是必须点亮的技能灯。“真的是任重道远啊，希望三天时间能skip到下一个算法。”
在做算法的巨巨·2023-12-16 22:44

分类（四）—— 支持向量机

近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

人工智能文本分类

在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。
!chen·2023-12-16 15:48

Hanlp自然语言处理如何再Spring Boot中使用

HanLP主要支持中文文本处理，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。
Crhy、Y·2023-12-15 17:25

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

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。
Reese小朋友·2023-12-15 09:17

粗到细语义（Coarse-to-Fine Semantics）

这种方法通常用于文本分类、情感分析、问答等任务中。在粗到细语义中，模型首先从整体上理解文本的大致意思，然后逐步细化到更具体的语义信息。
木彳·2023-12-15 08:07

Transformer

它最初应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译和文本分类，但后来扩展到了计算机视觉、音频处理等其他领域。
wangqiaowq·2023-12-14 21:34

基于pytorch 的RNN实现文本分类

首先，需要导入必要的库，包括torch、torchtext、numpy等：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorchtext.datasetsimportAG_NEWSfromtorchtext.data.utilsimportget_tokenizerfromcollectionsim
Tony小周·2023-12-14 17:45

以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：

文本分类：将大量的文本分成不同的类别，例如新闻、评论、博客等。情感分析：分析文本中包含的情感，例如对商品或服务的积极或消极评价。机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
~简·2023-12-14 13:23

pytorch bert实现文本分类

以imdb公开数据集为例，bert模型可以在huggingface上自行挑选1.导入必要的库importosimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset,random_splitfromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,BertConfigfromtorchimportn
骑单车的王小二·2023-12-05 14:13

SnowNLP：处理中文文本内容

yaha简单来说只是使用最短路径算法（Dijstra）实现了中文分词，而SnowNLP则实现了词性标标准，情感分析，文本分类，转换成拼音，繁体转简体，文本关键词提取，文本摘要提取，tf，idf，Tokenization
nearvoid·2023-12-05 06:03

2 文本分类入门：TextCNN

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdfTextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络模型。它在卷积神经网络的基础上进行了一些修改，以适应文本数据的特点。
汀沿河·2023-12-04 09:06

5个优质免费自然语言处理学习资源 | 语言技术导航

NLP应用于机器翻译、垃圾邮件过滤、问答、文本分类和
冷冻工厂·2023-12-04 03:22

pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类

pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类1，下载模型bert模型的目前方便的有两种：一种是huggingface_hub以及/AutoModel.load,一种torch.hub
wenjurongyu·2023-12-03 13:17

复旦中文文本分类语料库

链接:https://pan.baidu.com/s/1833mT2rhL6gBMlM0KnmyKg密码:zyxa转自：https://download.csdn.net/download/u013952285/10323087他在简介中有提到这个下载地址
haoweii·2023-12-03 09:41

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示
一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

【doccano】文本标注工具——安装运行教程

它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要等创建标记数据。只需创建项目、上传数据并开始注释即可。
zz的学习笔记本·2023-12-02 14:01

使用tensorflow2.15.0版跑bert模型遇到的问题记录

背景使用官方的bert模型https://github.com/google-research/bert作文本分类时(运行run_classifier.py函数)，遇到的一些问题记录问题记录官方模型要求的版本是
huahuahuahhhh·2023-12-01 20:14

实战文本分类对抗攻击

“文本分类对抗攻击”是清华大学和阿里安全2020年2月举办的一场AI比赛，从开榜到比赛结束20天左右，内容是主办方在线提供1000条辱骂样本，参赛者用算法逐条扰动，使线上模型将其判别为非辱骂样本，尽量让扰动较小同时又保留辱骂性质
xieyan0811·2023-12-01 05:43
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