2020-12-02 NLP新闻文本分类用到的技术总结

最新推荐文章于 2024-09-25 22:35:39 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-25 22:35:39 发布 · 275 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #大数据 #人工智能

1、
在这里插入图片描述
2、在这里插入图片描述
3、
在这里插入图片描述
4、
在这里插入图片描述
5、
在这里插入图片描述
6、
在这里插入图片描述
7、
在这里插入图片描述
8、
在这里插入图片描述
9、
在这里插入图片描述

机器学习之自然语言处理——中文分词jieba库详解（代码+原理）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
05-22 5059
目录文本分类概述文本分类的应用文本分类的挑战文本分类的算法应用文本分类所需知识中文分词神器-jiebajieba分词的三种模式词性标注载入词典（不分词）词典中删除词语（不显示）停用词过滤调整词语的词频关键词提取基于TF-IDF算法的关键词提取基于 TextRank 算法的关键词抽取返回词语在原文的起止位置（论文常用算法）词频统计（附智能程序）每文一语 文本分类概述 文本分类的应用 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
自然语言处理之文本分类：Random Forest：高级文本分类技术
最新发布
zhubeibei168的博客
05-12 862
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，由Leo Breiman在2001年提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确性。随机森林的“随机性”体现在两个方面：数据的随机抽样和特征的随机选择。这种随机性有助于减少模型的过拟合，提高模型的泛化能力。鲁棒性：随机森林通过构建多个决策树并综合它们的预测结果，能够有效减少过拟合，提高模型的稳定性和准确性。特征重要性评估：随机森林能够评估特征的重要性，这对于理解文本数据中的关键信息非常有帮助。并行处理。
启动HBase
qq_49616477的博客
10-21 238
1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、
ICML 2020 | 基于类别描述的文本分类模型
Paper weekly
06-14 1754
论文标题：Description Based Text Classification with Reinforcement Learning论文作者：Duo Chai, Wei Wu, ...
Hbase操作
quietlyw的博客
04-07 1332
> （1）启动hadoop ：start-all.sh > （2）启动zookeeper：zkServer.sh start > （3）启动hbase：start-hbase.sh > （4）进入hbase的xshell：hbase shell 相当于对库的操作 创建：create_namespace “库名” （创建库） 添加或修改属性： alter_namespace ‘库名’, {METHOD => ‘set’, ‘PROPERTY_NAME’ => ‘PROPE
hbase简单操作
jc_benben的专栏
07-06 762
进入shell [root@n3 ~]# /usr/bin/hbase shell 16/07/06 21:09:18 INFO Configuration.deprecation: hadoop.native.lib is deprecated. Instead, use io.native.lib.available HBase Shell; enter 'help' for list
博文 自然语言处理：文本分类 中代码用到的测试集
03-06
简介：该测试集聚焦自然语言处理文本分类任务，数据涵盖多领域书籍信息，旨在测试模型在文本分类任务中的性能。测试集是由代码自动生成的。 适用人群：适用于自然语言处理文本分类学习与研究的同学或同事，及想调通...
博文 自然语言处理：文本分类 中代码用到的训练集
03-06
简介：该训练集聚焦自然语言处理文本分类任务，数据涵盖多领域书籍信息，旨在提升模型在文本分类任务中的性能。训练集是由代码自动生成的。 适用人群：适用于自然语言处理文本分类学习与研究的同学或同事，及想调通...
精选资源
NLP可视化系统，实现商品评论的爬取与分析，基于TF-IDF的文本识别分类
07-02
在自然语言处理（NLP）领域，理解和分析大量文本数据是一项关键任务，特别是在电商行业中，商品评论的分析能帮助企业理解消费者需求、优化产品和服务。本项目聚焦于建立一个NLP可视化系统，它集成了商品评论的爬取、...
精选资源
text-classification-cn：中文文本分类实践，基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法
02-04
文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，...
Python-本项目为基于CNNRNN和NLP中预训练模型构建的多个常见的文本分类模型
08-10
在IT领域，特别是自然语言处理（NLP）中，文本分类是重要的应用之一。本项目专注于使用Python编程语言，结合卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及预训练的NLP模型来构建高效且准确的文本分类器。下面我们将...
文本分类数据集（共13个20ng,mr,R8,R52,ohsumed,wiki,agnews等）
10-27
文本分类数据集（共13个20ng,mr,R8,R52,ohsumed,wiki,agnews等） 数据量很多，适合进行深度学习实验
2020.03.24-文本分类
mengyays的博客
03-24 832
文本分类概述（nlp） 原创yealxxy 最后发布于2018-06-22 23:28:27 阅读数 26813 收藏 展开 文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向： 主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法： 传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，Tex...
虚拟机下安装hbase
dontlikerabbit的博客
04-08 1359
1.前置安装hadoop 以及 zookeeper,(这里安装了hadoop2.6.0及zookeeper3.4.6) 2.需要压缩包hbase-1.2.0-cdh5.14.2.tar.gz 解压，重命名，授权 tar -zxf hbase-1.2.0-cdh5.14.2.tar.gz -C /opt/soft/ mv hbase-1.2.0-cdh5.14.2/ hbase120 chown -R root:root hbase120/ 设置配置信息： cd /opt/soft/hbase120/con
HBase安装，配置，启动，检查
weixin_74292291的博客
03-08 7299
HBase安装，配置，启动，安装检验 (进程查看，web UI界面，客户端交互)
5-linux集群搭建-HBase
qq_55039130的博客
07-12 418
linux集群搭建-HBase
Hbase的实践操作（虚拟机Linux系统）
wonderboyLU的博客
07-16 4634
（一）.Hbase的shell操作 1.进入hbase shell 在启动HDFS和Hbase之后，在Linux客户端输入“hbase shell”命令将进入Hbase Shell。 打开Hbase Shell之后，首先输入“help”命令，Hbase Shell会显示Hbase所提供的所有Shell命令。 2．创建、查看、删除命名空间 建立一个test的命名空间，具体的命令如下 通过如下describe命令来查看所建立的命名空间的详细信息 我们也可以通过如下命令来查看当前Hba.
Hbase 操作命令
热门推荐
m0_72168501的博客
10-28 1万+
Hbase的操作命令，包括基础命令，数据读取，和API操作
分布式数据库——HBase基本操作
啊丢_的博客
09-25 3981
以下图片则是hbase启动成功~接下来就可以开始建表啦~count '表名'
TextRank4ZH-master：自然语言文本处理的关键技术
TextRank算法本身是一种自然语言处理技术，用于文本摘要、关键词提取等任务。它源自PageRank算法，后者是谷歌创始人拉里·佩奇（Larry Page）发明的一种用于网页排名的算法。在自然语言处理领域，TextRank利用图的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

杰出的小茄子

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值