TextCNN文本分类

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

2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总

在2021年AAAI会议接受的论文中，有11篇是关于文本分类任务的，比我想象中的少，或许这个方向真的被研究透。因与笔者工作项目相关，自己还是将11篇论文大致过了一篇，其中几篇进行了精读，有所启发。
烛之文·2024-01-05 07:40

百度众测标注是干嘛的，百度众测标注单价

这些任务可以包括图像识别、语音识别、文本分类等。通过众测标注，百度能够借助用户的力量，快速高效地收集、整理和验证数据，以提升其人工智能系统的准确性和性能。
声优配音圈·2024-01-05 02:51

举例说明自然语言处理（NLP）技术

文本分类：NLP技术可以用于将文本分类到不同的类别。例如，社交媒体监测工具可以使用NLP技术来识别用户发帖中的情感，从而对帖子进行情感分类（例如积极、消极或中性）。信息提取：NL
代码真的养发·2024-01-05 01:12

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task3 基于机器学习的文本分类

我们构建了基于词袋模型和TF-IDF的特征提取器，随后构建了岭回归的分类器，并通过更改其各项参数观察变化，最后，使用逻辑回归作为分类器，发现效果大不如岭回归分类器。具体分析随后附上。
AugBoost·2024-01-04 07:45

聚类算法介绍

聚类算法在数据挖掘、图像分割、文本分类、生物信息学等领域都有广泛的应用。
亦旧sea·2024-01-03 21:06

开源大模型应用开发

该模型的基本原理是将大量无标签文本数据进行预训练，然后将其用于各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
STRUGGLE_xlf·2024-01-03 19:32

【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍
weixin_30664051·2024-01-03 17:05

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验实验介绍Word2vec是一群用来产生词向量的相关模型，由Google公司在2013年开放。
septnancye·2024-01-03 08:24

NLP：预测新闻类别 - 自然语言处理中嵌入技术

机器学习和NLP在文本分类中的作用机器学习是人工智能的一个子集，它极大地影响了我们处理和分析大型数据集（包括文本数据）的方
冷冻工厂·2024-01-02 23:21

NLP文本情感——SNOWNLP简易版

自然语言生成三阶段：文本规划、语句规划、实现NLP应用领域：机器翻译、情感分析、智能问答、文摘生成、文本分类、舆论分析、知识图谱。
啊金曼·2024-01-02 15:37

实践：基于双向LSTM模型完成文本分类任务

目录1数据处理1.1数据加载1.2构造Dataset类1.3封装DataLoader2模型构建3模型训练4模型评价5模型预测5拓展实验5.1使用Pytorch内置的单向LSTM进行文本分类实验编辑5.2
熬夜患者·2024-01-01 22:35

自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类
komjay·2024-01-01 08:13

工智能基础知识总结--什么是CNN

CNN最常用于CV领域，但是在NLP等其他领域也有应用，如用于文本分类的TextCNN。下面是一个CNN的经典网络结构（LeNet）：CNN一般具有以下结
北航程序员小C·2024-01-01 02:58

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性
汀、人工智能·2023-12-31 23:22

【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务实战

【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务1.认为主流程code2.NLP对话和预测基本均属于分类任务详细见3.Tensorborad1.认为主流程codeimporttimeimporttorchimportnumpyasnpfromtrain_evalimporttrain
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 22:02

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassificationhttps://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassificationInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2:downloadandunzipthedirof'data.rar',地址:https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ
致Great·2023-12-31 17:15

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理1.TextCNN用于文本分类2.代码实现1.TextCNN用于文本分类具体流程：2.代码实现#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 06:10

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3
theskylife·2023-12-31 05:56

自然语言处理（NLP）技术

以下是自然语言处理(NLP)技术的一些应用示例：文本分类：使用NLP技术对文本进行分类，例如将酒店评论分为好评和差评，或将新闻分类为体育、政治、娱乐等。
qqq11122233___·2023-12-30 19:54

LLM的评价指标

这些基准测试可能包括各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、摘要生成、机器翻译等。模型的准确性是通过比较模
samoyan·2023-12-30 19:21

大模型系列课程学习

1.自然语言处理任务介绍自然语言处理（NLP）是通过计算机对自然语言文本进行理解、分析和处理的一系列任务，按照不同方向的常见的可以细分程如下几种任务：文本分类：输入是一段文本，输出是该文本的类别命名实体识别
chengjinpei·2023-12-30 09:05

【自然语言处理】类似GPT的模型

BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是一个预训练的深度双向Transformer模型，常用于自然语言处理任务，如文本分类
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:31

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
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