NLP_文本分类第13页

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

NLP基础——Bag of Words 词袋法

文章目录BagofWords(BOW)BagofWords(BOW)BagofWords（BoW）算法是一种在自然语言处理（NLP）中常用的文本表示方法，适用于文本分类、情感分析等多种任务。

暖仔会飞·2023-06-17 03:19

D.9“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

汀、人工智能·2023-06-16 21:09

如何使用`torchtext`中的文本分类数据集

使用torchtext的文本分类本教程说明如何使用torchtext中的文本分类数据集，包括-AG_NEWS,-SogouNews,-DBpedia,-YelpReviewPolarity,-YelpReviewFull

yanglamei1962·2023-06-16 10:36

NLP入门-新闻文本分类实践

Task0-赛题理解本次NLP实践是一次新闻文本分类，有监督分类模型，共有14个标签，20w训练集，5w测试集。

想成为数据大牛的小白·2023-06-16 05:52

深入理解多层感知机（MLP）：原理与代码解析

MLP在各种任务中表现出色，如图像分类、文本分类、预测和回归等。1.MLP的原理1.1结构MLP由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入数据，隐藏层通过学习特征表示，

旧言.·2023-06-15 09:37

深入解析长短期记忆网络（LSTM）：原理与代码分析

文章目录1.应用领域2.LSTM的原理2.1核心概念2.2网络结构2.3门控机制2.4训练过程3.LSTM文本分类长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种循环神经网络（

旧言.·2023-06-15 09:06

人工智能的预训练基础模型的分类

在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。

·2023-06-14 18:15

人工智能数学基础

1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类

Kali与编程～·2023-06-14 15:30

Robert+Prompt+对比学习+对抗训练文本分类

基于Robert的文本分类任务，在此基础上考虑融合对比学习、Prompt和对抗训练来提升模型的文本分类能力，我本地有SST-2数据集的train.txt、dev.txt两个文件，每个文件包含文本内容和标签两列

Dr.sky_·2023-06-14 14:10

Pattern-Exploiting Training MLM任务用于文本匹配【代码解读】

一、总结•原文：#PET-文本分类的又一种妙解:https://xv44586.github.io/2020/10/25/pet/#ccf问答匹配比赛（下）：如何只用“bert”夺冠:https://xv44586

HxShine·2023-06-14 08:30

Bert文本分类及服务部署实战

谷歌发布bert已经有一段时间了，但是仅在最近一个文本分类任务中实战使用过，顺便记录下使用过程。

elephantnose·2023-06-14 02:08

BERTweet: A Pretrained Language Model for English Tweets 论文解读

论文通过提出BERTweet模型，针对英文推特文本进行了预训练，并在推特文本分类任务中取得了显著的改进。通过优化推特文本的预处理和分割

旧言.·2023-06-12 16:17

Linux、windows系统中nltk库安装详解

NLTK支持众多自然语言处理任务，例如文本分类、语法分析、词性标注、文本语料库处理等。

IT之一小佬·2023-06-12 14:51

AI数据标注工具Doccano

它提供了用户友好的界面，使用户能够轻松地标注文本、序列标注、文本分类和文本配对等任务。doccano支持多种标注格式，并且可以方便地与其他机器学习工具集成。

罗杰海贼团·2023-06-12 01:46

谁说学生模型就得小？稀疏化DAN模型推理可提速600倍

实验表明，该模型在六个文本分类任务上保持了教师模型97%的表现，同时在CPU和G

PaperWeekly·2023-06-11 23:23

数据科学在文本分析中的应用：中英文 NLP（下）

本篇中，我们会重点介绍数据建模的原理和代码实现，其中包括emoji分析、情感分析、分词、词性词频分析、关键词分析、词云和主题模型文本分类。

OpenPie｜拓数派·2023-06-11 10:43

Robert+SimCLR+PGD实现文本分类

在使用SimCLR思想结合对抗训练的思想最大程度提升模型文本分类的准确率方面，你可以尝试以下方法：对数据集进行增强，例如随机切割、随机旋转、随机缩放等，以增加模型的鲁棒性。

Dr.sky_·2023-06-10 21:52

对比学习+Prompt+FGSM实现文本分类

本文主要是基于Robert的文本分类任务，在此基础上考虑融合对比学习、Prompt和对抗训练来提升模型的文本分类能力，我本地有SST-2数据集的train.txt、test.txt、dev.txt三个文件