TextCNN文本分类第5页

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

Transformers实战——文本相似度

aJupyter·2023-12-01 04:42

AI模型训练——入门篇（二）

导语：本文主要介绍了基于BERT的文本分类方法，通过使用huggingface的transformers库实现自定义模型和任务。

MonsterQy·2023-11-30 19:52

关于大模型在文本分类上的尝试

文章目录前言所做的尝试总结前言总共25个类别，在BERT上的效果是48%，数据存在不平衡的情况，训练数据分布如下：训练数据不多，4000左右所做的尝试1、基于Qwen-14b-base做LoraSFT，Loss忘记记录准确率在68%左右Lora配置classLoraArguments:lora_r:int=64lora_alpha:int

ToTensor·2023-11-30 16:13

人工智能应用：文本分类的技术突破与实战指导

文本分类作为一种常见的人工智能应用，通过将文本数据分到不同的预定义类别中，帮助解决信息分类和处理的问题。本文将探讨文本分类的技术突破以及实战指导，帮助读者了解其原理、挑战和最佳实践。

工业甲酰苯胺·2023-11-30 13:02

基于LSTM的文本分类

#!usr/bin/python#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoderfromkeras.mod

还闹不闹·2023-11-30 12:34

数据分析04 - 朴素贝叶斯

标签（空格分隔）：数据分析朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。

数据社·2023-11-30 04:50

48个代码大模型汇总，涵盖原始、改进、专用、微调4大类

代码大模型具有强大的表达能力和复杂性，可以处理各种自然语言任务，包括文本分类、问答、对话等。这些模型通常基于深度学习架构，如Transformer，并使用预训练目标（如语言建模）进行训练。

深度之眼·2023-11-30 02:33

embeddings

这些向量通常是通过训练模型（如Word2Vec、GloVe等）学习得到的，用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。embeddings是一个相对低维的

wangqiaowq·2023-11-29 15:08

GPT是什么？

GPT模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、问答系统等。openai是什么？OpenAI是一个人工智能研究组织，致力于推动人工智能

王摇摆·2023-11-29 15:25

朴素贝叶斯分类：简单而强大的分类算法

它是一种基于概率统计和贝叶斯定理的分类方法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。本篇博客将介绍朴素贝叶斯分类算法的基本原理，并通过一个简单的实例来演示其在实际应用中的效果。

_用户昵称_·2023-11-29 14:55

前馈式神经网络与反馈式神经网络的区别，联系，各自的应用范围和场景！！！

常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络，它们在图像识别、文本分类等静态任务中表现优异。常见的反馈式神经网络有循环神经网络，它们在语音识别、自然语言处理等动态任务中表现优异。总

小桥流水---人工智能·2023-11-29 11:48

Encoder、Decoder和Encoder-Decoder

通常情况下，encoder是用来提取特征的，因此更适合用于文本分类、情感分析等任务2、Decoder将固定长度的向量解码成一个可变长度的输出序列，经常比如gpt

lanmengyiyu·2023-11-29 08:38

AI 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赛学习笔记3

其中，深度学习实践-NLP方向以讯飞平台“基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛”（2023iFLYTEKA.I.开发者大赛-讯飞开放平台）为学习命题，并提供了一些解题代码供夏令营的初学者、学习者学习研究

话不多说干起来·2023-11-29 01:02

NLP自然语言处理——关键词提取之 TF-IDF 算法（五分钟带你深刻领悟TF-IDF算法的精髓）

这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题，构建文本摘要，提高搜索引擎的效率，甚至用于文本分类和信息检索等应用领域。因此，关

是dream·2023-11-28 08:33

NLP自然语言处理——关键词提取之 TextRank 算法（五分钟带你深刻领悟TextRank算法的精髓）保姆级教程

这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题，构建文本摘要，提高搜索引擎的效率，甚至用于文本分类和信息检索等应用领域。因此，关键词提取在文本分析和自然语言处理中具

是dream·2023-11-28 08:33

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM模型验证模型结果分析模型测试优化技巧与解决方案升级内存管理控制加速数据处理技巧其他开源工具包深度学习解决方案：TextCNN

盖盖的博客·2023-11-27 19:40

【nlp】4.1 fasttext工具介绍（文本分类、训练词向量、词向量迁移）

fasttext工具介绍与文本分类1fasttext介绍1.1fasttext作用1.2fasttext工具包的优势1.3fasttext的安装1.4验证安装2fasttext文本分类2.1文本分类概念

lys_828·2023-11-27 14:15

【nlp】4.4 Transformer库的使用（管道模式pipline、自动模式auto，具体模型BertModel）

Transformer库的使用1了解Transformers库2Transformers库三层应用结构3管道方式完成多种NLP任务3.1文本分类任务3.2特征提取任务3.3完型填空任务3.4阅读理解任务

lys_828·2023-11-27 14:43

【文本分类】深入理解embedding层的模型、结构与文本表示

[1]名词理解 embedding层：嵌入层，神经网络结构中的一层，由embedding_size个神经元组成，[可调整的模型参数]。是input输入层的输出。词嵌入：也就是wordembedding…根据维基百科，被定义为自然语言处理NLP中的一组语言建模和特征学习技术的集体名称，其中来自词汇表的单词或者短语被映射成实数向量。 word2vec：词嵌入这个技术的具体实现，也可以理解成是将

征途黯然.·2023-11-27 07:21

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第12讲 - 课程笔记

文本分类与聚类文本分类文本——领域信息分类传统机器学习方法文本表示向量空间模型——BoW模型词的权重词频TF布尔变量逆文档频率IDFTF-IDF特征选择文档频率：根据训练语料中的文档频率，对所有特征进行排序词频

支锦铭·2023-11-27 00:08

基于深度学习的文本分类

通过构建更复杂的深度学习模型可以提高分类的准确性，即分别基于TextCNN、TextRNN和TextRCNN三种算法实现中文文本分类。

伪_装·2023-11-25 12:03

beck_zhou·2023-11-25 05:43

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