文本分类实战

最新推荐文章于 2025-05-29 15:17:50 发布
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分类专栏： 文本挖据 深度学习 人工智能 自然语言处理 文章标签： 文本分类 实战
文本分类实战（下)
微信号：RunsenLiu
05-14 1498
我真的生气了，将所有的模型训练 LSTM模型 from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, LSTM from keras.optimizers import Adam model = Sequential() model.add(layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, ...
文本分类实战（中)
微信号：RunsenLiu
05-14 1368
之前用了词袋，逻辑回归，keras的词嵌入都不怎么行，都出现了过拟合 怎么解决过拟合 Dropout抑制过拟合 正则化抑制过拟合 数据增强 之前的模型 model = Sequential() model.add(layers.Embedding(input_dim=vocab_size, # 2575 output_dim=embedd...
中文文档数据集文本分类实战
最新发布
weixin_42561464的博客
05-29 849
文本分类是自然语言处理（NLP）的一个基础任务，它涉及到将文本数据根据内容分成不同的类别。其过程通常包含将原始文本转换为计算机可理解的格式，提取特征，以及应用机器学习模型进行分类决策。
基于贝叶斯的文本分类实战
weixin_34319999的博客
01-08 594
http://www.letiantian.me/2015-03-31-bayes-classifier-for-text/ 2015-03-31 本文介绍如何使用scikit-learn工具包下的贝叶斯工具进行文本分类。 生成数据集 数据集是有8个分类的文本数据集，使用了结巴分词对每个文本分词，每个单词当作特征，再利用二元词串构造更多特征，然后去掉停用词，去掉出现次数太多和太少的特征，得到了...
python新闻数据集文本分类实战源代码.zip
06-07
新闻数据集文本分类实战源代码。通过学习 深度学习框架-PyTorch实战 用中文命名改写代码，使用前请添加形参 模型文件名。使用中文命名编程新闻数据集文本分类，新闻数据集文本分类实战源代码。通过学习 深度学习框架...
新闻数据集文本分类实战
03-28
新闻数据集文本分类实战是数据科学领域中一个重要的实践应用，它涉及到多个关键知识点，包括数据预处理、特征工程、模型选择与优化、评估标准以及机器学习算法等。在这个实战项目中，我们将深入探讨这些核心概念。 ...
本科毕业设计-自然语言处理+NLP+中文文本分类实战-垃圾短信识别
06-24
本科毕业设计——自然语言处理+NLP+中文文本分类实战——垃圾短信识别本科毕业设计——自然语言处理+NLP+中文文本分类实战——垃圾短信识别本科毕业设计——自然语言处理+NLP+中文文本分类实战——垃圾短信识别本科...
python基于深度学习框架-PyTorch实战新闻数据集文本分类实战源代码
02-07
通过这个实战项目，你将了解如何构建一个端到端的文本分类模型，处理新闻数据，预处理文本，以及训练和评估模型。 首先，我们需要导入必要的库，包括PyTorch、torchtext（用于处理NLP任务）和一些辅助工具如pandas...
第七章_新闻数据集文本分类实战.zip
05-12
在本实践项目中，我们将深入探讨“第七章_新闻数据集文本分类实战.zip”，这是一个使用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）进行文本分类的应用案例。通过这个压缩包，我们可以学习如何利用这两种强大的深度...
文本分类入门实战
weixin_45889655的博客
11-22 3101
多模态情感分析——文本分类入门实战 环境：python3.8 优快云训练数据地址：还在审核中。 gitee地址为：https://gitee.com/huadeng863/text-classification-practice 有两个版本，一个是没有运行过的，可以运行体验一下，一般一个py文件要运行5-6分钟。 还有一个是将预处理全部做完的了，可以对照文章截图理解一下自然语言处理的实际操作。 为了方便立即将文章分为几个部分来讲解。 第一步：划分训练集和测试集（choosed.py） 数据已经全部放入da
中文文本分类实例
weixin_34342992的博客
06-15 498
文本挖掘是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣的或者有用的模式的过程。也就是从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最中可用的知识的过程，同时运用这些知识更好的组织信息以便将来参考。 中文语言的文本分类技术和流程，步骤： 1.预处理（去除噪声、例如html标签、文本格式转化、检测句子边界） 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...
文本分类示例
weixin_42631192的博客
03-12 549
git地址：分类git 参考：说明
2.中文文本分类实战
weixin_30653097的博客
05-31 1334
　　这这一篇博客中，将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法。先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。 　　本篇主要有： 　　朴素的贝叶斯算法 　　KNN最近邻算法。 2.1 文本挖掘与文本分类的概念 　　简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文...
【文本分类】文本分类案例
Minor0218的博客
07-09 2857
分析了一个NLP文本分类任务案例
NLP之文本分类实战入门超详细教程
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06-22 1万+
前言 该实战任务是对豆瓣评分的预测。在这个项目中，我们通过豆瓣评论预测该电影的评分。给定的输入为一段文本，输出为具体的评分。实际上就是一个文本分类任务。在这个项目中，我们需要做： 文本的预处理，如停用词的过滤，低频词的过滤，特殊符号的过滤等 文本转化成向量，将使用三种方式，分别为tf-idf, word2vec以及BERT向量。 训练逻辑回归和朴素贝叶斯模型，并做交叉验证 评估模型的准确率 一、数据加载 1.加载包 首先是加载库，具体这些库函数的作用会在下文使用到的时候说明。 #导入数据处
中文邮件文本分类项目【简易上手的nlp实战项目】
Suprit's blog
10-04 1917
项目介绍 文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。 本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。 知识点 自然语言处理基本概念 支持向量机算法 TF-IDF 文本分类简介 文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。一般而言，文本分类是指在一定的规则下，根据内容自动确定文本类别这一过程。文本分类
文本分类案例
微信号：RunsenLiu
05-02 1813
文本分类实例 import jieba import gensim import scipy import numpy import sklearn from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 读取停用词 stop = '' with open('s...
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