文本分类

第2篇 机器学习基础 —（4）k-means聚类算法

聚类算法可以用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN、AP聚类、谱聚类等。本节课就简单介绍k-means聚类算法！
小哥谈·2023-11-01 17:11

广告行业中那些趣事系列63：使用chatgpt类大模型进行文本分类任务

本篇主要介绍了使用chatgpt类大语言模型进行文本分类任务，对于希望使用chatgpt类大语言模型上进行数据标注、文本分类和关键词抽取等任务感兴趣的小伙伴可能有帮助。
数据拾光者·2023-11-01 15:26

百度文心一言搞起来

选择服务类型：文心一言提供了多种服务类型，包括文本分类、文本生成、文本翻译等。根据你的需求选择相应的服务类型。创
打工人何苦为难打工人·2023-11-01 05:47

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 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-10-30 15:46

大规模多语言嵌入零样本跨语言迁移及更多

在生成句子嵌入的基础上只需要英语的标注数据就可以无需任何改变将训练好的模型用到93种语言中的任意一种.并且在跨语言NLI数据集,跨语言文本分类,平行语料库挖掘任务
花开见藕·2023-10-29 06:11

CNN模型可视化

CNN目前在语音识别，图像分类，图像分割，自然语言处理等领域都取得了巨大的成功，虽然这些领域的问题并不相同，但CNN可以自动从大规模数据中提取特征，从而帮助完成图像分类、文本分类等问题。  
开心的火龙果·2023-10-28 18:09

Fasttext解读(1)

它解决的问题是使用Fasttext进行文本分类第二个是Enric
biuHeartBurn·2023-10-28 16:57

大规模文本分类网络TextCNN介绍

TextCNN网络是2014年提出的用来做文本分类的卷积神经网络，由于其结构简单、效果好，在文本分类、推荐等NLP领域应用广泛，我自己在工作中也有探索其在实际当中的应用，今天总结一下。
婉妃·2023-10-28 13:07

OpenCV学习笔记（三）之投影峰谷查找

投影峰谷查找：图像的投影特征是分析图像中目标灰度变化规律的重要技术之一，一般是通过计算图像的X或Y轴的投影曲线，来分析其波峰波谷分布特征以实现目标分析，该技术常用于图像分割、字符检测及提取及文本分类等情况
currywhm·2023-10-28 03:30

对pytorch中的文本分类实例代码进行逐行注释

实例代码网址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html注意：代码适用于jupyternotebook分块运行第一步、导入数据集并查看importtorchfromtorchtext.datasetsimportAG_NEWS#导入数据集train_iter=iter(AG_NEWS(spli
潘帕斯的雄鹰·2023-10-27 23:23

文本分类大综述：从浅层到深度学习

target=https%3A//arxiv.org/pdf/2008.00364.pdf01摘要文本分类是自然语言处理中最基本、最基本的任务。
Necther·2023-10-27 09:38

浅试通义千问大模型API调用

“通义千问大模型”是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，具有强大的归纳和理解能力，可以处理各种自然语言处理任务，包括但不限于文本分类、文本生成、情感分析等。
来上云吧·2023-10-26 18:10

GPT-1、GPT-2和GPT-3模型详解及其进化之路

GPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再根据具体的NLP任务（如文本蕴涵、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。
-柚子皮-·2023-10-26 12:16

大模型训练框架

taishan1994/pytorch-distributed-NLP:pytorch分布式训练(github.com)pytorch-distributed-NLPpytorch单机多卡分布式训练-中文文本分类
Kun Li·2023-10-26 07:18

【Gensim概念】01/3 NLP玩转 word2vec

它提供了一系列用于处理文本数据的算法和工具，包括主题建模、相似性计算、文本分类、聚类等。在人工智能和自然语言处理领域，Gensim是一个流行的工具，用于处理大量的文本和语料库。
无水先生·2023-10-26 02:37

文本多任务分类

文本分类是一个很普遍问题，但是往往同一个数据源有多个category需要进行分类。
远洋之帆·2023-10-26 01:45

Text Classification via Large Language Models

Abstract表达大模型在文本分类上做的不好。原因：1、处理复杂语境时缺少推理能力。(e.g…类比、讽刺)2、限制学习的上下文的token数。
菜菜小堡·2023-10-25 07:07

2018-06-29

python实现文本分类-CSDN博客；根据这个实现分类吧；编码问题真的很烦；彻底搞懂Python的字符编码-CSDN博客终于把分类的代码全写完了，不过，精确率是57%，哈哈哈哈哈，要不要这么低，是不是因为训练集比较少
哈uhau花花·2023-10-25 07:48

介绍基于Transformer的目标检测算法

Transformer是一种自注意力机制的神经网络架构，能够处理序列数据并进行高效的翻译和文本分类等任务。在目标检测领域，也有一些基于Transformer的算法被提出。
战神哥·2023-10-24 06:28

机器学习中的多分类问题

例如，将图像分类为不同的物体，将文本分类为不同的主题，将音频分类为不同的语音等。多分类问题可以被视为二分类问题的扩展
梦回丶故里·2023-10-23 13:17

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立（条件独立性假设），这是“朴素”（Naive）之处，因为在现实情况中，特征之间可能存在相关性。
亿星海·2023-10-23 00:55

神经网络的问题总结

进展：神经网络在图像分类、文本分类、音频分类等方面取得了显著进展，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。回归问题：特点：用于预测连续数值输出，通常与数值预测和回归分析有关。
Chen_Chance·2023-10-22 17:34

FastText:Bag of Tricks for Efficient Text Classification

FastText:BagofTricksforEfficientTextClassification摘要简而言之，FastText快而准，标准多核CPU就能满足很多文本分类需求，是一个不错的baseline
张寂黯·2023-10-22 14:04

【论文笔记】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

这篇文章写的是Facebook推出的FastText，能够快速在海量文本数据上进行分类任务和表示学习，可以用一个普通的多线程CPU在十分钟内训练百万级的语料，一分钟内将五十万文本分类到三十万个类别中。
theoreoeater·2023-10-22 14:34

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(Fasttext)

Fasttext历史意义:1、提出一种新的文本分类方法-Fasttext，能够快速进行文本分类，效果较好2、提出一种新的使用子词的词向量训练方法，能够在一定程度上解决oov问题3、将Fasttext开源使得工业界和学术界能够快速的使用
BUPT-WT·2023-10-22 14:34

(36)[EACL] Bag of Tricks for Efficient Text Classification

计划完成深度学习入门的126篇论文第三十六篇，FAIR的TomasMikolov等发表的在文本分类的Bag技巧的论文。
gdtop818·2023-10-22 14:03

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)

HierarchicalsoftmaxN-gramfeatures实验任务一sentimentanalysis任务二tagprediction总结fasttext词向量优势摘要本文提出了一种简单有效的文本分类和表示学习方法
云淡风轻__·2023-10-22 14:33

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (fastText) 学习笔记

fastText是可以应用在带监督的文本分类问题的语言模型，准确率可以与深度学习相提并论，且速度更快。它有两个突出的优点：因为调用了简单的线性模型而不是神经网络模型，所以它在保持了高精度的情况下，大
ffffatgoose·2023-10-22 14:33

NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification

fastTextAbstractIntroductionModelarchitectureHierarchicalsoftmaxN-gramfeaturesExperimentDiscussionandconclusion一点思考ReferenceAbstract本文提出了一种简单高效的文本分类基线方法
技术宅zch·2023-10-22 14:32

Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记

论文原文BagofTricksforEfficientTextClassification论文信息EACL2017论文解读HytnChen更新时间2020-02-23文本分类相关方法用作文本分类的卷积神经网络
Nstar-LDS·2023-10-22 14:01

Bag of Tricks for Efficient Text Classification

文章摘要这篇文章为文本分类提供了一个简单又高效的模型，fasttext。这个模型在效果上能比肩复杂的深度学习模型的同时，在速度上又快了几个量级。
AI深入浅出·2023-10-22 14:30

Bag of Tricks for Efficient Text Classification论文阅读及实战

四、参考资料本文目录(仅做浏览用，暂时不支持页面内跳转)一、Fasttext算法综述Fasttext是FacebookAIResearch2016年推出的文本分类和词训练工具，其源码已经托管在Github
CurryCoder·2023-10-22 14:29

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

摘要这篇论文探索了一个简单有效的文本分类的baseline。实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。
沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

主要的有点就是快，用途就是用于文本分类，模型结构如上，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数
WitsMakeMen·2023-10-22 14:55

自然语言处理---迁移学习

fasttext介绍作为NLP工程领域常用的工具包，fasttext有两大作用：进行文本分类、训练词向量。在保持较高精度的情况下，快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势。
lichunericli·2023-10-22 12:18

为什么嵌入通常优于TF-IDF：探索NLP的力量

NLP中的重要任务之一是文本分类，我们根据文本的内容将文本分类为不同的类别。过去，流行的文本分类方法之一是TF-IDF方法。然而，随着深度学习的出现，另一种称为词嵌入的方法变得越来越流行。
无水先生·2023-10-21 21:48

Transformers基本组件（一）快速入门Pipeline、Tokenizer、Model

借助Transformers工具包，可以非常方便的调用主流预训练模型解决实际的下游任务，如文本分类、文本匹配、命名实体识别、阅读理解、文
undo_try·2023-10-21 18:55

【学习草稿】bert文本分类

https://github.com/google-research/berthttps://github.com/CyberZHG/keras-bert在BERT中，每个单词的嵌入向量由三部分组成：Token嵌入向量：该向量是WordPiece分词算法得到的子单词ID对应的嵌入向量。Segment嵌入向量：该向量用于表示每个单词所属的句子。对于一个包含两个句子的序列，使用0表示第一个句子，使用1
用一个不重复的昵称·2023-10-21 05:46

循环神经网络（RNN）

以便处理先前的输入信息，具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前的计算中，即当前时刻利用了上一时刻的信息RNN的应用领域语音识别OCR识别(opticalcharacterrecognition)机器翻译文本分类视频动作识别
怎么全是重名·2023-10-20 20:23

【打卡-Coggle竞赛学习2023年3月】对话意图识别

在本次学习中我们将学习：自然语言处理基础文本分类路线：TFIDF、Fa
irrationality·2023-10-20 15:27

[一起学BERT]（二）：BERT快速使用

Bert词向量模型的好处：对比word2vec，包含了语境（context）信息对比ELMo，速度快，并行程度高对比GPT模型，包含双向（bidirectional）语境信息在各类NLP任务上效果出众，例如文本分类
笼中小夜莺·2023-10-20 14:00

如何使用BERT生成单词嵌入？

它已广泛用于自然语言处理任务，例如情感分析、文本分类和命名实体识别。BERT的主要特征之一是它能够生成单词嵌入，这些嵌入是单词的数字表示，捕获其含义和与其他单词的关系。
无水先生·2023-10-20 14:26

SnowNLP使用自定义语料进行模型训练

SnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库，它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能，像隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用
qq_30895747·2023-10-20 12:12

文本分类

给定训练集（,），其中是文本的类别，假设共有十个类别。训练一个分类器。1、首先使用Jieba分词工具将文本进行分词segment，得到。2、分别针对分词后的文本和类别构建字典dictX和dictY，构建词典就相当于给所有词汇添加索引index，给类别标序号。词典大小与单词个数一致，。因为计算机只能处理字符串不能处理文字，所以要用索引指代词汇。然后用索引替代词汇，假设得到，。3、然后将输入到embe
是小橙子呀·2023-10-19 22:16

用python语言实现谱聚类

它通常被用于社会网络分析、文本分类等领域。
dax eursir·2023-10-19 11:53

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程
司职在下·2023-10-19 09:40

吴恩达 tensorflow2.0 实践系列课程（3）：NLP

（word-key/one-hot、embeddings）文本分类怎么做？比如情感分析？贴label做分类文本预测怎么做？比如模仿莎士比亚文笔？这里必须将文本视作序列，所以用LSTMs。
Abandon_first·2023-10-19 07:16

图解BERT模型结构输入输出

模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果
KangSmit的算法那些事儿·2023-10-18 08:18

朴素贝叶斯对新闻文本分类

朴素贝叶斯广泛应用于文本分类任务中，包括互联网新闻的分类和垃圾邮件的分类等。
让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:30

使用TF-IDF构建Python中的逆向文件频率（Inverse Document Frequency）模型

中的逆向文件频率（InverseDocumentFrequency）模型TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的文本特征提取方法，可以用于构建文本分类
认真写代码i·2023-10-17 21:55
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