笔记-文本分类

最新推荐文章于 2025-06-21 23:14:37 发布
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#文本分类 #NLP #深度学习 #数据挖掘 #比赛

本文介绍了文本分类在自然语言处理领域的应用，包括垃圾邮件分类、有害评论检测等，并概述了从模式识别到深度学习的不同阶段的技术发展。文章还列举了一些经典模型及其实现方法。

文本分类是NLP领域最基本的应用场景，现实生活中很多问题都能划归为文本分类问题，诸如垃圾邮件分类、有害评论检测、新闻主题分类等。学术界里文本分类也是研究热点，从最初的模式识别方法到机器学习方法，再到近年来的深度学习方法，各类新型的算法都会尝试在文本分类上验证效果。而文本分类问题的普遍性也使得其成为了人工智能落地的一个重要案例。学习文本分类相关问题的解决方案，能在屏蔽NLP底层基础技术（诸如分词、词性标注、句法分析…通常也是难点）的前提下，在算法层面开展相关工作。

在这一块，自己也投入了比较大的时间精力，通过文本分类问题的解决流程，熟悉了NLP高阶应用处理的一般流程。通过实现一些经典的模型，锻炼了码力。总结学习过程中的参考链接如下。

新闻上的文本分类：机器学习大乱斗

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

brightmart/text_classification: all kinds of text classificaiton models and more with deep learning

CNN在NLP领域的实践（1） 文本分类

【长篇干货】深度学习在文本分类中的应用

通过kaggle比赛学习机器学习文本分类方法

中文文本挖掘预处理流程总结

知乎“看山杯” 夺冠记

word2vec应用场景_中文文本分类应用实践
weixin_39950081的博客
12-19 1409
文本分类是NLP领域非常常见的应用场景，在现实生活中有着非常多的应用，例如舆情监测、新闻分类等等。在文本分类中，常见的分类算法有SVM、KNN、决策树、神经网络等等。本文简单介绍了中文文本分类的应用实践。现有的文本分类方法主要分为两大类，分别是基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于传统机器学习的文本分类方法主要是是对文本进行预处理、特征提取，然后将处理后的文本向量化，最后通过常见的机器学...
文本挖掘与分析第五周学习笔记1--文本分类器
公子若的博客
02-03 1538
目的和目标：解释逻辑回归的基本概念，k-近邻(k-NN)和SVM，以及k-NN如何工作。 解释如何评估分类结果。 解释意见挖掘和情绪分析的任务，以及为什么从应用程序的角度来看它们是重要的任务。 解释如何使用文本分类技术来完成情绪分析，以及为什么简单地应用常规的文本分类技术可能不够。 举例说明用于描述文本数据的简单和复杂的特性，并解释NLP如何能够从文本中生成复杂的特性。 解释有序逻辑回归的
笔记-文本
sinat_34301608的博客
11-11 268
transform: rotate(22deg);定义旋转的度数。background-origin：content-box从原点开始放，是背景图片摆放时参考的位置，参考位置为content-box，border-box以border-box左上角为原点， padding-box以padding为左上角， background：green url()  no-repeat  10px 10px;
关于文本分类的应用
qq_40258282的博客
03-15 2165
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47761862
文本分类与聚类：让信息“各归其位”的实用方法
最新发布
之之为知知
06-21 1184
想象一下你是一个图书管理员，面对成千上万本书，你需要把它们放到正确的位置。比如历史书放A区，小说放B区，科普读物放C区。这个过程就是典型的“分类”。文本分类也是类似的概念：它是根据已有的类别标准，把一段文字自动分配到一个或多个预设的类别中。新闻网站把每篇报道打上“体育”、“财经”、“科技”等标签；客服系统自动识别用户留言是否属于“投诉”、“咨询”、“建议”；邮件系统判断一封邮件是不是垃圾邮件。有时候，我们手里有一堆文本，但没有现成的分类标准，也不知道应该分成几类。这时候该怎么办呢？
谈文本分类
麦地与诗人
07-30 7555
在大数据时代，网络上的文本数据日益增长。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织和管理显得尤为重要。 文本作为分布最广、数据量最大的信息载体，如何对这些数据进行有效地组织和管理是亟待解决的难题。 文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作，其目的是对文本资源进行整理和归类，同时其也是解决文本信息过载问题的关键环节。 文本分类按照任务类型的不同可划分为问题分类、主题分类以及情感分类。常用于数字化图...
机器学习笔记--2.1文本分类
slcod的博客
01-20 3903
从分类算法层面来看，各类语言的文本分类技术大同小异，但从整个流程来考察，不同语言的文本处理所用到的技术还是有差别的。下面给出中文语言的文本分类技术和流程，主要包括以下几个步骤： （1）预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签、文本格式转换、检测句子边界等。 （2）中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。 （3）构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。 （4）权重策略——TF-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。 （5）分类器：使用算法训练分
nlp学习笔记-基于论文摘要的文本分类（topline）
08-25
nlp学习笔记-基于论文摘要的文本分类（topline） 本文旨在介绍大模型在自然语言处理领域中的应用，特别是基于论文摘要的文本分类任务。我们将深入探讨大模型的概念、原理、训练方法和微调技术，并讨论如何将大模型...
机器学习笔记（4） -- 文本分类实例（20Newgroups数据集）
Weixiaoooooooo的博客
08-21 5169
1. 问题定义 在这个项目中会采用20Newgroups的数据，这是在网上非常流行的对文本进行分类和聚类的数据集。数据集中的数据分为两部分，一部分是用来训练算法模型的数据，一部分是用来评估算法的新数据。网上还提供了3个数据集，这里采用了20new-bydate这个数据集进行项目研究。这个数据集是按照日期进行排序的，并去掉了部分重复数据和header，共包含18846个文档。 2.导入数据 这里使用...
MiniPad2-迷你分类笔记软件，支持Win7/10/11
11-05
MiniPad2是一款古老的分类笔记软件，尽管已经停止更新，但它依然能够在最新的Windows系统中运行，包括Windows 7、Windows 10以及Windows 11。尽管它的主页已不复存在，但软件本身小巧便携，大小仅为几百KB，因此使用...
朴素贝叶斯实现中文文本分类项目-学习笔记-python
qq_37077750的博客
08-07 3533
基于朴素贝叶斯模型的中文文本分类 这里只介绍主要实现过程，主要思想会在后面的博客中写出来，因为现在自己也是一知半解 数据集介绍 朴素贝叶斯模型是有监督分类模型，因此需要采用预处理好的训练数据集，我采用的是“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料 https://download.youkuaiyun.com/download/qq_37077750/12692257 有能力的也可以自己写爬虫爬取文本数据。 中文分词 因为是中文文本分类，所以需要进行中文分词，本文采用pyth
LSTM之文本分类实例
data_scientist的博客
01-12 9938
待分类数据为已经分词的文本文档，其中每一行代表一篇文章，分词较为粗糙，未进行停用词过滤，使用停用词过滤后效果应该会有明显提升。 1、加载数据 # -*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def loadData(fileName):#读取分词数据，存储在list列表里，每个
深度学习入坑笔记之四---电影评论文本分类问题
LEEANG121的博客
10-11 1932
深度学习入坑笔记之四---电影评论文本分类问题数据下载 电影的影评一般分为正面（positive）或负面（nagetive）两类。这是一个二元（binary）或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。 我们将使用来源于网络电影数据库（Internet Movie Database）的 IMDB 数据集（IMDB dataset），其包含 50,000 条影评文本。从该数据集切割出的25,0...
《深度学习Python实践》第22章——文本分类实例
zhenaoxi1077的博客
06-12 1409
文本分类实例数据集链接：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ 代码如下： from sklearn.datasets import load_files from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text impor...
文本分类与SVM
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张知临的专栏
11-18 9万+
之前做过一些文本挖掘的项目，比如网页分类、微博情感分析、用户评论挖掘，也曾经将libsvm进行包装，写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本。根据业务需求，确定样本标签与数目，其中样本标签多为整数。在svm中其中如果为二分类，样本标签一般会设定为-1和
笔记-图嵌入（Graph Embedding）
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图嵌入（Graph Embedding，也叫Network Embedding）是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。知识图谱属于异构图数据，即节点与边不只一种类型。了解图嵌入能帮助理解图数据的处理过程，拓展思考问题的思路（传统ML基本都是table类型的数据），也能对未来可能的知识图谱研究做一些铺垫准备。学习参考链接如...
笔记(总结)-序列标注问题与求解
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在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有： 拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等） 判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所...
笔记(总结)-注意力机制(Attention)简述
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本篇主要针对注意力（Attention）机制进行简要描述。Attention是为了解决Sequence-to-Sequence中的一些问题而提出的，本身的逻辑十分简洁。Attention的产生过程反映了解决问题的一种最直接的思路，正如Resnet中提出“残差”的概念一样，简单直接的就能解决问题，而且思路没有绕任何弯子。这在科研工作中是十分难得的。下面结合机器翻译问题来回顾下这整个过程。 Se...
笔记-Tukey Method发现outliers（离群点）
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在大规模数据集中，由于噪声、扰动、采样过程误差等等原因，会出现一些数据点偏移整个数据集。假想整个数据集由某未知分布生成，则这些点可以看做该未知分布下的噪声采样。在可视化情况下，这些点显著偏移了数据集的点群，故称为离群点。而众多机器学习算法对数据分布都存在着一定的假设或期待数据集较为“规整”。因此在数据挖掘中，常需要在预处理中去除该类点，让算法能更好地发现“正常”数据间存在的关系。Tukey Meth
文本分类的学习笔记
06-02
### 文本分类学习笔记与资料 文本分类是自然语言处理领域的重要任务之一，旨在将文本分配到一个或多个预定义的类别中。以下是关于文本分类的学习笔记及相关资料。 #### 1. 文本分类的基本方法 文本分类可以分为传统方法和深度学习方法。传统方法通常依赖于特征工程，例如使用TF-IDF（词频-逆文档频率）提取文本特征，并结合机器学习算法如SVM、朴素贝叶斯等进行分类[^2]。深度学习方法则通过神经网络模型自动提取特征并完成分类任务，例如使用BERT、LSTM等模型[^3]。 #### 2. 使用TF-IDF进行文本分类 TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，能够反映一个词语对于文档的重要性。以下是一个使用TF-IDF进行文本分类的Python代码示例： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 示例数据集 texts = ["这是一个正面的例子", "这是一个负面的例子", "正面情绪很高涨", "负面情绪很强烈"] labels = [1, 0, 1, 0] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.25, random_state=42) # 创建TF-IDF向量化器和朴素贝叶斯分类器的流水线 model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB()) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测并评估准确率 y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 上述代码展示了如何使用TF-IDF向量化器和朴素贝叶斯分类器构建一个简单的文本分类模型。 #### 3. 使用BERT进行文本分类 BERT是一种预训练语言模型，能够捕获上下文信息，适用于多种NLP任务，包括文本分类。以下是一个使用BERT进行文本分类的简化流程： - **数据准备**：加载并预处理文本数据，转换为BERT输入格式。 - **模型定义**：加载预训练的BERT模型，并在其顶部添加全连接层。 - **训练与评估**：使用交叉熵损失函数训练模型，并在测试集上评估性能。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # 加载预训练BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) # 示例句子 sentence = "这是一个正面的例子" inputs = tokenizer(sentence, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128) # 模型预测 outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class = torch.argmax(logits, dim=-1) print("Predicted Class:", predicted_class.item()) ``` 上述代码展示了如何加载预训练的BERT模型并进行文本分类预测。 #### 4. 数据预处理与增强 在文本分类任务中，数据的质量和数量对模型性能有重要影响。数据预处理步骤包括去除停用词、标点符号、数字等无关信息，并进行分词处理。此外，可以通过数据增强技术增加训练数据的多样性，例如同义词替换、随机插入等方法[^2]。 #### 5. 模型评估与优化 模型评估常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。为了提高模型性能，可以采用超参数调优、模型集成等策略。此外，低秩适配（LoRA）、量化微调（QLoRA）等技术也可以用于减少模型训练成本并提升效果[^1]。
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