NLP - 15 分钟搭建中文文本分类模型

最新推荐文章于 2025-10-14 18:12:39 发布
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原文链接：https://eliyar.biz/nlp_chinese_text_classification_in_15mins/

该博客介绍了如何在15分钟内快速上手中文文本分类任务，涉及自然语言处理和机器学习的基础知识，包括数据预处理、模型选择及训练过程。
最全NLP中文文本分类实践（上）——中文分词获取和Word2Vec模型构建
zhoubk1998的博客
09-02 4599
1 简介 最近在学习NLP的相关知识，想通过实践来加深对所学知识的认知。因此，自己从网上找了一个中文语料库进行尝试。本文的实践内容包括文件的读取、中文分词、词向量表达、模型构建和模型融合。 本文所采用的语料库为复旦中文文本分类语料库，包含20个类别。但是，这个网盘里面只有train一个文件夹，我就自己人工把它分成了训练集和测试集。 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1833mT2rhL6gBMlM0KnmyKg 密码:zyxa 注：本文重点关注于代码的实践内容，没有背景知识和理论的介
chinese_text_classification
05-10
chinese-text-classification 这份工程代码是优快云博客：《》的源代码. 其中，master分支是python3.6 python2.7的代码请到python2.7分支 这里仅仅为里演示代码原理， 因此只方进去原始数据集的一小部分，完成的数据集请到下面的链接里下载： 训练集 测试集 如果你有任何的问题，请在本项目github主页中的issues栏中提出，或者方位上面的博客地址，在下方评论处发布问题。 step1: corpus_segment.py step2: corpus2Bunch.py 请自觉创建目录train_word_bag和test_word_bag step3: TFIDF_space.py step4:NBayes_Predict.py 如果你觉得很棒棒，也许可以打个赏？ 手机扫一扫：
使用TensorFlow构建高效中文文本分类模型的完整指南
u010264980的博客
10-14 657
我们可以使用TensorFlow Hub方便地加载预训练的中文BERT模型，并在其基础上进行微调，从而以较小的训练成本获得极高的分类准确率。TensorFlow的Keras API中的Tokenizer类可以方便地完成文本的序列化和填充，为后续的模型构建做好准备。TensorBoard是与TensorFlow无缝集成的可视化工具，可以实时监控训练过程中的损失和准确率变化，帮助开发者直观地理解模型的学习动态。准确的分词能够将句子转化为有语义的词汇单元，是后续特征提取的基础。过拟合是模型训练中的常见问题。
Chinese-Text-Classification-Pytorch-mas
09-20
Chinese-Text-Classification-Pytorch-master。 数据齐全，说明文档详细。点击即用！ # 训练并测试： # TextCNN python run.py --model TextCNN # TextRNN python run.py --model TextRNN # TextRNN_Att python run.py --model TextRNN_Att # TextRCNN python run.py --model TextRCNN # FastText, embedding层是随机初始化的 python run.py --model FastText --embedding random # DPCNN python run.py --model DPCNN # Transformer python run.py --model Transformer
个基于概念的中文文本分类模型
水上漂的专栏
05-15 1813
 个基于概念的中文文本分类模型 智能分析技术 - 自动分类 2007-03-12        苏伟峰     李绍滋   厦门大学计算机科学系               
最全中文文本分类模型(TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer，Bert，ERNIE)源码分享
Zack的博客
10-19 7606
1、 中文文本分类，基于pytorch，开箱即用。 模型包括： TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer github源码链接 点击查看 测试对比 2、中文文本分类，预训练语言模型，基于pytorch，开箱即用。 预训练语言模型包括： Bert，ERNIE github源码...
基于PyTorch框架的文本分类任务自动化建模工具-支持BERT等预训练模型集成训练与多模型结果汇总-用于快速实现中文文本分类任务的高效开发与性能对比-深度学习自然语言处理Tran.zip
09-07
在自然语言处理领域中，文本分类任务是一项基础且关键的技术，它的应用范围非常广泛，包括情感分析、垃圾邮件检测、话题标签等。基于PyTorch开发的文本分类工具，不仅能够提供强大的深度学习支持，还能够大大降低...
自然语言处理中的文本分类课程设计与实践-NLP技术、流程解析及其应用场景
12-05
内容概要：本文深入浅出地阐述了基于自然语言处理的文本分类系统的完整实现过程，涵盖数据预处理、特征提取方法、选择并使用分类算法及评价模型效果的方法和技术，以及如何进一步优化分类器以适应更多场景。...
基于深度学习的自然语言处理开源框架-文本分类-情感分析-机器翻译-问答系统-文本摘要-命名实体识别-知识图谱构建-智能客服-舆情监控-内容审核-智能写作助手-多语言处理-预训练模型.zip
最新发布
10-15
以上提到的“基于深度学习的自然语言处理开源框架-文本分类-情感分析-机器翻译-问答系统-文本摘要-命名实体识别-知识图谱构建-智能客服-舆情监控-内容审核-智能写作助手-多语言处理-预训练模型.zip”压缩包，包含了...
zh-nlp-demo:自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等
05-11
本项目是自然语言处理NLP在中文文本上的一些简单应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。 文本分类 数据集用的是头条的标题和对应文章分类数据。数据集来自这里： 文本分类的例子对应zh_article_classify_bi...
【自然语言处理】基于深度学习的文本分类模型实现：LSTM与注意力机制在情感分析中的应用研究
09-30
本文系统介绍了深度学习在自然语言处理（NLP）中的前沿技术与实现方法，涵盖核心技术如RNN、LSTM、Transformer、注意力机制、词嵌入、序列到序列模型以及预训练语言模型（如BERT、GPT），并通过PyTorch实现了一个...
Keras深度学习记录3——深度学习工作流程
10-27 2033
深度学习工作流程一级目录二级目录三级目录 通过前两个实例 Keras深度学习记录1——从简单的mnist数据集开始 Keras深度学习记录2——电影评论分类（二分类） 可以了解到神经网络如何解决分类问题以及Keras解决深度学习任务的具体工作流程，而且也看到了深度学习的核心难题：过拟合。本文将这些概念——模型评估、数据预处理、特征工程、解决过拟合——整合为七个工作流程。 一级目录 二级目录 三级目录 ...
深度学习|中文文本的分类（建模篇）
罗罗攀
01-27 638
前言 上回我们处理好了中文文本，具体的步骤如下： 数据情况 中文文本分词 建立token token转换为列表 统一长度 那这篇文章我们就使用MLP和LSTM模型来训练我们的数据。 MLP建模 模型结构 嵌入层：用于转换为向量列表（NLP知识点） 平坦层 隐藏层 输出层 建立模型 from keras.models import Se...
【亲测免费】 探索Chinese_text_cnn：一款高效的中文文本分类模型
gitblog_00007的博客
04-16 520
探索Chinese_text_cnn：一款高效的中文文本分类模型 项目简介 是一个基于深度学习的开源项目，专注于中文文本的卷积神经网络（CNN）模型。此项目旨在帮助开发者和研究人员快速实现中文文本分类任务，例如情感分析、新闻主题分类等。 技术分析 卷积神经网络（CNN） 该项目的核心是使用了卷积神经网络（CNN），这是一种在图像识别和自然语言处理领域表现出色的深度学习架构。对于中文文本，CNN可以...
最全NLP中文文本分类实践（下）——Voting和Stacking的模型融合实现
zhoubk1998的博客
09-02 2525
前面的两篇文章中，我们完成了文件内容提取、中文分词、机器学习模型构建等任务。现在，我们希望对得到的模型效果做出优化。当然，有很多方法可以提升模型的表现，包括特征工程、调参、模型融合等。在这篇文章中，主要介绍针对模型融合的实践内容，即对多个baseline按一定的方法进行“融合”以期达到指标的提升。以下是前面两篇文章的链接。 最全NLP中文文本分类实践（上）——中文分词获取和Word2Vec模型构建 最全NLP中文文本分类实践（中）——SVM和基于keras的TextCNN实现 1 概念简介 所谓模型融合，其
cmd读取文本第一行_简单高效的Bert中文文本分类模型开发和部署
weixin_39724793的博客
11-25 352
项目地址SunYanCN/Bert​github.com简单高效的Bert中文文本分类模型开发和部署准备环境工作操作系统：LinuxTensorFlow Version：1.13.1，动态图模式GPU：我的服务器是Tesla P4 8G GPU，文档后面有显存不足的解决方案TensorFlow Serving：simple-tensorflow-serving依赖库：requirements.tx...
中文文本分类（基于Pytorch）
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sikh_0529的博客
09-14 1万+
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。搜狗新闻 Word+Character 300d。类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
文本分类模型
ys_1991的博客
03-13 1811
一.分类模型选择 计算样本的数量/每个样本中单词的数量这个比率。 如果这个比率小于1500，那么将文本标记为n-grams并使用简单的MLP模型进行分类（下面的流程图的左边分支）： a. 将样本分解成word n-grams；把n-grams转换成向量。 b. 给向量的重要性打分，然后根据分支选择前20K。 c. 构建一个MLP模型。 如果比率大于1500，则将文本标记为序列，并使用sepCNN...
PyTorch入门（五）使用CNN模型进行中文文本分类
山阴少年
03-19 3043
本文将会介绍如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。
利用Python开发和部署高效的BERT中文文本分类模型
在当今的信息时代，文本分类作为一种基础的自然语言处理技术，被广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、新闻分类等多种场景。随着技术的发展，基于深度学习的文本分类模型日益成为研究和实践的热点。Bert...
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