朴素贝叶斯文本分类第4页

论文阅读- 人工智能安全 TEXTBUGGER: Generating Adversarial Text Against Real-world Applications

背景：DeepLearning-basedTextUnderstanding(DLTU)简介：基于深度学习的文本理解(DLTU)广泛运用于问答、机器翻译和文本分类，情感分析（eg电影评论分类）、有害内容检测

Che_Che_·2024-01-23 18:56

Pytorch文本分类入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)一、加载数据importosimportsysimportPILfromPILimportImageimporttimeimportcopyimportrandom

风筝超冷·2024-01-23 10:44

3 文本分类入门finetune：bert-base-chinese

项目实战：数据准备工作`bert-base-chinese`是一种预训练的语言模型，基于BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）架构，专门用于中文自然语言处理任务。BERT是由Google在2018年提出的一种革命性的预训练模型，通过大规模的无监督训练，能够学习到丰富的语言表示。`bert-base-chinese`是BER

汀沿河·2024-01-23 09:59

自然语言处理中的查准率与查全率的关键技术，以及自然语言处理中的查准率与查全率具体实例与策略

自然语言处理涉及到许多子领域，如语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、文本分类等。在这些任务中，查准率（Precision）和查全率（Rec

代码讲故事·2024-01-23 08:24

NLP深入学习（七）：词向量

2.Word2Vec2.1介绍2.2例子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·2024-01-23 07:46

数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验步骤4.1数据探索4.2数据预处理4.3文本归一化4.4特征工程4.5训练模型1.项目背景随着电子商务的蓬勃发展，电商平台上产生了海量的文本数据，包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的

艾派森·2024-01-22 16:52

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

【分类模型学习】-朴素贝叶斯

分类问题综述分类问题在生活中很常见，我们可以从数学角度做如下定义：已知类别集合和待分类项集合，需要确定出映射规则，使得任意的有且仅有一个使得成立朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel

lowindow·2024-01-19 21:07

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

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

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

机器学习：李航统计学习方法笔记

待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法

lealzhan·2024-01-17 08:54

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。

北堂飘霜·2024-01-17 07:37

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设

Nie同学·2024-01-17 03:12

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

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。

EL33·2024-01-15 14:44

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

工智能基础知识总结--朴素贝叶斯

什么是朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。给定训练集T=(x1,y1),(x2,y2),

北航程序员小C·2024-01-15 10:46

史诗级长文--朴素贝叶斯

引言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。

SQingL·2024-01-14 18:38

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

理论U2 贝叶斯决策理论

最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1）决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1）损失函数2）条件期望损失：3）期望风险：3、目标4、决策5、算法步骤6、例题分析五、两种贝叶斯的关系六、朴素贝叶斯决策

轩不丢·2024-01-14 12:43

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

ML12-朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类是一种经典的机器学习算法，本主题从贝叶斯的应用场景，到其数学基础，并到最终的实现与应用做了介绍。

杨强AT南京·2024-01-13 18:03

【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

Python 全栈体系【四阶】（十二）

第四章机器学习十五、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生。

柠檬小帽·2024-01-13 02:20

数据结构与算法之美学习笔记：46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？

目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图：上一节我们讲到，如何用位图、布隆过滤器，来过滤重复的数据。今天，我们再讲一个跟过滤相关的问题，如何过滤垃圾短信？垃圾短信和骚扰电话，我想每个人都收到过吧？买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话，不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师，让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能，该用什么样的数据结构和算法实现呢？算法解析实际上

浊酒南街·2024-01-13 01:48

分类算法入门：决策树、朴素贝叶斯与最近邻算法

目录写在开头1.常用的分类算法2.决策树算法2.1基本原理2.2建模流程2.3实践案例：垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4

theskylife·2024-01-12 20:01

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp

Element_南笙·2024-01-12 14:58

推荐频道

朴素贝叶斯文本分类