NLP新闻文本分类

最新推荐文章于 2024-09-03 21:15:29 发布
最新推荐文章于 2024-09-03 21:15:29 发布
阅读量1.7k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/waywardG/article/details/123723752
本文探讨了NLP中文本分类的问题，重点介绍了四种方法：TF-IDF结合机器学习分类器，FastText，WordVec与深度学习，以及BERT词向量模型。针对匿名字符的建模和分类，作者提到了特征提取和分类模型的选择，如SVM、LR、XGBoost，以及深度学习结构TextCNN、TextRNN、BiLSTM。

目录

1 TF-IDF + 机器学习分类器

2 FastText

3 WordVec+深度学习分类器

4 Bert词向量

        文本分类问题，需要我们根据每句的字符进行分类，但是有些赛题给出的数据是匿名化的，不能直接使用中文分词等操作。

        因此，如果我们要对匿名字符进行建模，进而完成文本分类的过程，由于文本数据是一种非结构化数据，因此可能涉及到特征提取与分类模型两个部分，其思路大致如下：

1 TF-IDF + 机器学习分类器

直接使用TF-IDF对文本进行特征提取，并使用分类器进行分类，在分类器的选择上，可以使用SVM、LR、XGBoost

2 FastText

FastText是入门款的词向量，利用Facebook提供的FastText工具，可以快速构建出分类器

3 WordVec+深度学习分类器

WordVec是进阶款的词向量，并通过构建深度学习分类完成分类。深度学习分类的网络结构可以选择TextCNN、TextRNN或者BiLSTM（

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
NLP实践（新闻文本分类）-数据读取与数据分析
Ray的博客
07-22 1509
数据读取与数据分析读取数据数据分析句子长度分析新闻类别分类字符分布统计统计出现频率最多的字符数据分析结论总结 读取数据 赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。 import pandas as pd train_df = pd.read_csv('train_set.csv', sep='\t', nrows=100) #这里的read_csv由三部分组成，第一个为路径，第二个为分割符，第三个为读取行数（这里训练集比较大，因此
基础入门NLP - 新闻文本分类（二）
weixin_47288267的博客
07-22 822
数据读取与数据分析1 数据读取2 数据分析2.1 句子长度分析2.2 新闻类别分布2.3 字符分布统计3 数据结论 1 数据读取 前言：本次提供的是新闻文本数据，数据中得每个新闻是不定长的，格式采用csv进行存储，因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。数据获取链接 数据描述：含有训练集20w条样本，具体描述见上一节讲解链接 import pandas as pd #导入 train_df = pd.read_csv(r'D:/data1/train_set.csv', sep='\t',nrows=
nlp_news_classification:新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成
03-06
AG新闻分类使用机器学习 新闻分类数据集数据源： : 客观的 新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成 给定标题和描述，我们必须确定它属于哪个新闻文章类别。 机器学习问题的类型： 我们必须根据给定的信息预测新闻报道，因此它是多类分类问题 基本概述 数据形状：Train.csv + Test.csv = 120000 + 7600 = 127600行。 Data.columns：类索引，标题，描述 Data.info（）：独立：标题，描述--->对象，从属：类标签-> Int64 机器学习问题的类型 绩效指标 由于这是多类分类问题，因此我们将使用： 1：多类混淆矩阵 2：精确，调出，F1-Score 3：准确性得分，错误得分 解决新闻分类问题的步骤： 第1部分 1：加载数据集----> .csv格式 2：执行探索性数据分析： a] Check
NLP之新闻文本分类——Task6
DZZ18803835618的博客
08-01 529
Task6——基于深度学习的文本分类Bert 1.Transformer原理 Transformer是在”Attention is All You Need“中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的解码部分是由相同数量的解码器的堆叠。 我们重点关注编码部分。他们结构完全相同，但是并不共享参数，每一个编码器都可以拆解成两部分。在对输入序列做词的向量化之后，它们首先流过一个self-attention层，该层帮助编码器在它编码单词的时候能够看到输入序列中的其他单词。sel
入门NLP- 1-新闻文本分类
可以学习吗的博客
07-21 459
零基础入门NLP- 新闻文本分类赛题综述赛题数据评测标准方法 赛题综述 赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。 天池比赛: 链接. 赛题数据 赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、
精选资源
阿里天池-零基础入门NLP - 新闻文本分类
07-04
新闻文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一个核心任务，主要目的是将新闻文本按照预定义的主题或类别进行划分。在这个阿里天池提供的零基础入门教程中，我们将深入探讨如何利用NLP技术来实现这一目标。这个项目...
自然语言处理实战：新闻文本分类（附代码）
热门推荐
南有芙蕖
08-13 5万+
自然语言处理实战：新闻文本分类 ——本文比赛来源于天池零基础入门NLP - 新闻文本分类。 目录自然语言处理实战：新闻文本分类一、赛题理解1、学习目标2、赛题数据3、数据标签4、评测指标5、数据读取6、解题思路二、数据读取与数据分析1、学习目标2、数据读取3、数据分析3.1句子长度分析3.2新闻类别分布3.3字符分布统计4、数据分析的结论5、本章小结三、基于机器学习的文本分类1、学习目标2、机器学习模型3、文本表示方法 Part13.1One-hot3.2Bag of Words3.3N-gram3.4
精选资源
NLP新闻文本分类新人赛-数据集
03-25
在自然语言处理（NLP）领域，新闻文本分类是一项重要的任务，它涉及到对大量新闻文章进行自动化的主题或类别划分，以帮助用户快速理解和检索信息。"NLP新闻文本分类新人赛-数据集" 提供了一个这样的平台，让初学者和...
NLP自然语言处理之文本分类项目实战TextCNN
m0_58620239的博客
09-03 2332
TextCNN 是一种用于文本分类的卷积神经网络（CNN）模型，由 Kim Yoon 在 2014 年提出。它在处理自然语言处理任务（如情感分析、主题分类等）中表现出色。N-gram 是自然语言处理（NLP）中的一个基本概念，用于表示文本中连续出现的 N 个词或字符的序列。它是分析语言模式和进行文本处理的基础工具之一。分词器（Tokenizer）是自然语言处理（NLP）任务中的重要工具，特别是在处理中文、日文等不以空格分词的语言时。
精选资源
新闻数据集文本分类实战
03-28
在新闻文本分类中，目标可能是将新闻分为经济、政治、娱乐、科技等多个类别。数据挖掘是这个过程的基础，通过从大量文本数据中提取有价值的信息，为后续的分析提供素材。 人工智能（AI）和机器学习（ML）是实现这一...
NLP-新闻分类：使用语言模型（ULMFit）训练和部署新闻分类器-无服务器容器
02-05
NLP-新闻分类 训练和部署基于ULMFit的新闻分类器。 实时版本： ： 无服务器版本： : 博客文章： ： 在云/本地计算机上运行 要运行该应用程序，我们可以使用Docker Hub上可用的预构建docker映像，只需运行以下命令 docker run --rm -p 8080:8080 imadelh/news:v1 该应用程序将在上可用。 用户可以运行定制的Gunicorn命令以指定工作程序数或HTTPS证书。 # Get into the container docker run -it --rm -v ~ /nlp:/cert -p 8080:8080 imadel
NLP：预测新闻类别 - 自然语言处理中嵌入技术
冷冻工厂
01-01 1441
新闻内容分类是 NLP 的主要应用，其目标是将新闻文章自动分类为预定义的类别，例如政治、体育、娱乐等。随着技术的发展，这些技术将变得更加完善，从而带来更加准确和高效的新闻分类系统。NLP 的核心是嵌入，它是表示文本数据的复杂技术。先进机器学习技术的出现，特别是在自然语言处理（NLP）领域，为文本数据的自动分类开辟了新的领域。现实世界的应用程序需要更强大的数据处理、复杂的嵌入技术和先进的建模方法。探讨了在 NLP 中使用嵌入技术来预测新闻类别，这是管理不断增长的海量新闻文章的一项关键任务。
NLP(新闻文本分类)——基于机器学习的文本分类
weixin_44023658的博客
07-26 4009
文本表示方法 在机器学习算法的训练过程中，假设给定NNN个样本，每个样本有MMM个特征，这样组成了N×MN×MN×M的样本矩阵，然后完成算法的训练和预测。同样的在计算机视觉中可以将图片的像素看作特征，每张图片看作hight×width×3hight×width×3hight×width×3的特征图，一个三维的矩阵来进入计算机进行计算。 但是在自然语言领域，上述方法却不可行：文本是不定长度的。文本表示成计算机能够运算的数字或向量的方法一般称为词嵌入（Word Embedding）方法。词嵌入将不定长的文本转换
【学习笔记】零基础入门NLP - 新闻文本分类实战
weixin_43869610的博客
07-20 1241
零基础入门NLP - 新闻文本分类实战 1 赛题理解   首先要理解赛题的背景及描述——赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。通过描述，我们可以知道这道题是要通过给定的一段文本来判断是属于哪一种类别的。   赛题数据由以下几个部分构成：训练集20w条样本，测试集A包括5w条样本，测试集B包括5w条样本。为了预防选手人工标注
NLP之新闻文本分类——Task1
DZZ18803835618的博客
07-21 460
NLP入门实践——新闻文本分类 Task1——赛题理解 1.学习目标 理解赛题背景与赛题数据 完成赛题报名和数据下载，理解赛题的解题思路 2.赛题数据 赛题以匿名处理后的新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。 3.赛题规模 赛题数据由以下几个部分构成：训练集20w条样本，测试集A包括5w条样本，测试集B包括5w条样本。为了预防选手
NLP之新闻文本分类——Task4
DZZ18803835618的博客
07-26 421
Task4——基于深度学习的文本分类fasttext 1.文本表示方法 现有文本表示方法的缺陷： 在上一章节，我们介绍几种文本表示方法： One-hot、Bag of Words、N-gram、TF-IDF 但上述方法都或多或少存在一定的问题：转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。 与这些表示方法不同，深度学习也可以用于文本表示，还可以将其映射到一个低纬空间。其中比较典型的例子有：FastText、Word2Vec和Bert。 这一次主要使用fasttex
零基础入门NLP之新闻文本分类挑战赛——基于机器学习的文本分类
melody
07-25 4922
接下来介绍一下基于机器学习的文本分类方法。 一、文本表示方法 在机器学习算法的训练过程中，假设给定NNN个样本，每个样本有MMM个特征，这样组成了N×MN×MN×M的样本矩阵，然后完成算法的训练和预测。同样的在计算机视觉中可以将图片的像素看作特征，每张图片看作hight×width×3的特征图，一个三维的矩阵来进入计算机进行计算。 但是在自然语言领域，上述方法却不可行：文本是不定长度的。文本表示成计算机能够运算的数字或向量的方法一般称为词嵌入（Word Embedding）方法。词嵌入将不定长的文本转换到定
NLP新闻文本分类之4基于深度学习的文本分类
weixin_40114435的博客
07-27 242
Task04基于深度学习的文本分类1基于深度学习的文本分类学习目标文本表示方法2FastText 基于深度学习的文本分类 学习目标 学习FastText的使用和基础原理 学会使用验证集进行调参 文本表示方法2 FastText FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法， ...
零基础入门NLP - 新闻文本分类-Task5:基于深度学习的文本分类
christianzhang93的博客
08-02 436
零基础入门NLP - 新闻文本分类-Task5:基于深度学习的文本分类2 该任务是用Word2Vec进行预处理，然后用TextCNN和TextRNN进行分类。TextCNN是利用卷积神经网络进行文本文类，TextCNN是用循环神经网络进行文本分类。 1.Word2Vec 文本是一类非结构化数据，文本表示模型有词袋模型（Bag of Words）、主题模型（Topic Model）、词嵌入模型（Word Embedding）。 词嵌入是一类将词向量化的模型的统称，核心思想是将每个词都映射成低维空间上的一个稠密
自然语言处理新闻文本分类
最新发布
05-28
自然语言处理（NLP）技术在新闻文本分类任务中具有广泛应用。以下是一些常见的方法和工具，可用于实现新闻文本分类。 #### 1. 特征表示方法 在新闻文本分类中，特征表示是关键步骤之一。以下是几种常用的文本特征...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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

谍影.

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