TextCNN文本分类

Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机

支持向量机经常应用于模式识别问题，如人像识别、文本分类、手写识别、生物信息识别等领域。
youcans·2023-11-03 17:27

使用TorchText库进行文本分类

使用Torchtext库进行文本分类（官方的例子）配置：torch1.8.1+cputorchtext0.9.1官方文档的链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner
莫言莫语123·2023-11-03 07:01

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务博主这次做的实验很难
Mr Gao·2023-11-02 22:25

NLP之Bert实现文本分类

文章目录1.代码展示2.整体流程介绍3.代码解读4.报错解决4.1解决思路4.2解决方法5.Bert介绍5.1什么是BertBERT简介：BERT的核心思想：BERT的预训练策略：BERT的应用：为什么BERT如此受欢迎？总结：1.代码展示fromtqdmimporttqdm#可以在循环中添加进度条x=[1,2,3]#listprint(x[:10]+[0]*-7)fromtransformers
赵孝正·2023-11-02 21:07

NLP 快速入门

文章目录前言NLP历史回顾NLP任务语料的标注AI语料标注师岗位职责TransformersHuggingFace模型中文文本分类使用NLTK进行文本分类参考链接开源NLP前言学习NLP，解决两个问题：
北极象·2023-11-02 04:32

使用 Python 进行自然语言处理第 5 部分：文本分类

一、说明关于文本分类，文章已经很多，本文这里有实操代码，明确而清晰地表述这种过程，是实战工程师所可以参照和依赖的案例版本。
无水先生·2023-11-02 04:32

解决Pytorch加载模型时占用大量内存的问题

一、背景公司项目中有一个文本分类任务用使用了深度学习模型，模型使用torch实现的，所有的训练和测试流程都是在GPU机器上进行的，所以保存的模型也是以GPUTensor形式存储的。
LordDW·2023-11-02 04:59

第07课：RNN 在序列问题中的应用——文本分类

本节课我们介绍另一种常用的神经网络结果——循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）。需要注意的是，RNN可以是两种神经网络的缩写，一种是本次课程讨论的RecurrrentNeuralNetwork，另一种则是RecursiveNeuralNetwork，也称递归神经网络。前者是时间递归的神经网络，而后者是结构递归。在下文中，如果不特别说明，RNN都代表Recurrent
wangongxi·2023-11-01 21:02

学会智能标注与海量复杂文本分类

百度大脑EasyDL是如何帮助NLP文本分类用户提升标注效率的？业界领先的文本分类智能标注产品效果如何？
zenRRan·2023-11-01 21:30

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
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