文本分类方面

最新推荐文章于 2022-12-19 18:05:30 发布
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分类专栏： 生活中的小细节
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuyu1942/article/details/47616223
本文探讨了使用TF-IDF进行词语权重评估，并采用信息增益作为分类指标的方法。此外，还对比了SVM、knn、贝叶斯、神经网络及决策树等多种机器学习算法在文本分类任务上的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

词语权值用TF-IDF

决定分类指标：信息增益

SVM，knn，贝叶斯，神经网络，决策树，向量求余弦

自然语言处理——文本分类综述
kuxingseng123的博客
10-19 2361
扎实将文本分类全部将其搞清楚都行啦的样子与打算。
300万知乎多标签文本分类任务经验分享（附源码）
数据派THU
11-30 1万+
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你分享知乎看山杯冠军团队参赛经验。 后台回复回复关键词“PT”即可获取源码（PyTorch实现）github地址。 七月，酷暑难耐，认识的几位同学参加知乎看山杯，均取得不错的排名。当时天池AI医疗大赛初赛结束，官方正在为复赛进行平台调试，复赛时间一拖再拖。看着几位同学在比赛中排名都还很不错
文本分类优化方法
狮子座明仔知识集散场
12-19 3034
文本分类是NLP的基础工作之一，也是文本机器学习中最常见的监督学习任务之一，情感分类，新闻分类，相似度判断、问答匹配、意图识别、推断等等领域都使用到了文本分类的相关知识或技术。文本分类技术在机器学习的发展过程中也不断的进行技术迭代，在开始介绍文本分类优化方法之前，我们先介绍文本分类的技术发展，有助于我们了解文本分类的技术痛点以及文本分类的技术方向。
别再搜集面经了！小夕教你斩下NLP算法岗offer！
currycode
10-06 6039
传送门: 别再搜集面经了！小夕教你斩下NLP算法岗offer！ - 夕小瑶的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/45802662 推完上一篇文章，订阅号和知乎后台有好多小伙伴跟小夕要面经（还有个要买简历的是什么鬼），然鹅小夕真的没有整理面经呀，真的木有时间(｡ ́︿ ̀｡)。不过话说回来，面经有多大用呢？最起码对于NLP岗位的面试来说，小夕发现根本不是面...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题
芦金宇的专栏
11-05 8487
一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖的范围和准确率都非常有限。
文本分类方面的博士论文
01-03
文本分类方面的博士论文
bert文本分类 代码+数据
08-06
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型，它在多项任务上取得了突破性的成果，尤其是在文本分类方面。...
PyCNN_SVM分类_python文本分类_文本分类_文本分类_语义_
10-03
综上所述，这个项目展示了如何结合深度学习和传统机器学习方法来实现高效的文本分类，特别是在语义识别方面，这对于理解和处理复杂文本信息具有重要意义。通过不断地优化模型和调整参数，可以进一步提高文本分类的...
基于 DeepSeek 的文本分类增强 Python 源码
03-11
在文本分类任务中，传统的分类模型由于其局限性，在处理复杂或模糊文本时往往表现出一定的不足，这可能会影响到分类的准确性和效率。为了解决这一问题，科研人员和工程师们开发了DeepSeek模型，这是一种用于生成文本...
NLP面经归纳及答案
Jaykie
03-06 4708
DL：训练 百度： 1.BN的全称，BN的作用，为什么能解决梯度消失？ （https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html） 全称：Batch Normalization批标准化。作用：BN就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。 原因：而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行...
循环神经网络解决文本分类问题
theVicTory的博客
09-26 6690
1、概念 1.1、循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。 卷积网络的输入只有输入数据X，而循环神经网络除了输入数据X之外，每一步的输出会作为下一步的输入，如此循环，并且每一次采用相同的激活函数和参数。在每次循环中，x0乘以系数U得到s0，再经过系数...
谈文本分类
麦地与诗人
07-30 7507
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...
文本分类问题汇总
weixin_30517001的博客
04-21 1286
最近在做文本分类方面的项目，前前后后也遇到很多问题并去寻找解决办法，现在记录一下。 用的开发工具是VS code，语言是python。 无法在VS code的控制台输入内容： 打开设置，输入run in terminal 勾选 保存分类器训练好的模型和t训练好的fidf词典： from sklearn.externals import joblib joblib.dump(model,file...
文本分类问题的定义
kangkang92的博客
03-22 2178
一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这个定义当中着重强调的两个事实。第一，用于分类所需要的类别体系是预先确定的。例如新浪新闻的分类体系，Yahoo!网页导...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
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优快云 人工智能
03-27 3万+
作者简介：清凇，本科毕业于山东大学，研究生就读于北邮，毕业后在阿里巴巴从事搜索排序算法相关工作。 原文：用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此...
文本分类技术
weixin_44076577的博客
04-13 2078
文本分类 1.文本分类简介 文本分类问题：将文本按照题材、主题、适用场景等进行分类，并自动生成对应主题和类型标签等，例如新闻文本分类可以将文本分为：时政、国际、财经、金融、港澳、体育、文化等。 文本分类应用：文本分类任务大致有政务公文分类、情感分类、新闻分类、垃圾邮件检测、用户意图分类等。 文本分类方向：主要有二分类，多标签分类。 2. 文本分类算法原理 文本分类流程：1.输入文本预处理，2.文本表示及特征提取，3.构造分类器模型，4.文本分类。 2.1. 主要方法 传统机器学习方法：传统的机器学习分类方法
2014年直流电压电流采样仪生产方案：电路板、BOM单、STM单片机程序及应用 核心版
最新发布
08-10
2014年设计的一款直流电压电流采样仪的整套产品生产方案。该产品已量产1000余套，适用于电力、电子、通信等领域。文中涵盖了硬件和软件两大部分的内容。硬件方面，包括电路板设计、BOM单、外围器件清单以及外壳设计；软件方面，则涉及STM单片机程序和配套的上位机电脑软件。该采样仪的最大测量范围为1000V/100A，具备高精度、高稳定性的特点，能记录并存储8组电压电流数据，并带有触发模式用于实时监测和故障诊断。 适合人群：从事电力、电子、通信领域的工程师和技术人员，尤其是对直流电压电流采样仪有需求的研发人员。 使用场景及目标：①帮助工程师和技术人员了解直流电压电流采样仪的整体设计方案；②提供详细的硬件和软件资料，便于实际生产和应用；③适用于需要高精度、高稳定性的电压电流测量场合。 其他说明：该产品已经成功量产并获得市场好评，文中提供的方案对于相关领域的项目开发具有重要参考价值。
文本分类数据增强技术探析
"这篇论文是关于文本分类数据增强的综述，主要探讨了数据增强在机器学习中的应用，特别是如何提升模型的泛化能力，并解决有限训练数据、目标规范化和隐私保护等问题。作者通过建立一个精确的目标和应用描述以及现有...
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