使用 Doc2Vec & Logistic Regretion 进行多类文本分类

最新推荐文章于 2024-12-27 21:45:30 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41697507/article/details/87890125
本文介绍了如何使用Doc2Vec和Logistic回归将消费者金融投诉分为12个预定义类别。数据经过处理后，分别使用DBOW和DM模型训练doc2vec，再结合Logistic回归进行分类。实验结果显示，模型配对可以提高性能，最终实现约67%的准确率和66%的F1分数。

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

目标是使用Doc2Vec和Logistic回归将消费者金融投诉分为12个预定义类

Doc2vec是一个NLP工具，用于将文档表示为向量，是word2vec方法的概括。

使用Scikit-Learn进行多类文本分类时使用相同的数据集，在本文中，我们将使用Gensim中的doc2vec技术按产品对投诉叙述进行分类。

  • The Data
    The goal is to classify consumer finance complaints into 12 pre-defined classes. The data can be downloaded from data.gov
import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm
tqdm
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【NLP系列1】基于Doc2Vec的文本分类
南七小僧的学海无涯
08-30 908
import jieba as jb import numpy as np import pandas as pd from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument shixi = pd.read_table('shixi.txt') print(shixi) s = '哈哈哈哈大师赛的小康康' w = jb.cut(s) jd...
基于 word2vec 模型的文本分类任务
总有人要摆烂的，为什么不能是我呢
04-16 7061
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 基于 word2vec 模型的文本分类任务前言一、安装并导入工具包二、获取词表三、训练模型四、统计词频四、获取特征向量五、准确率计算六、代码总和 前言 基于 word2vec 模型的文本分类任务：文本共包含七个类别，每个类别包含200个文本。 一、安装并导入工具包 本实验主要使用到的工具包有 gensim 包， jieba 包， numpy 包和re 包。 安装 gensim 模块命令如下，其他模块类似： 二、获取词表 依次遍历
doc2vec：使用Doc2Vec嵌入的长文本表示和分类
02-05
Doc2Vec文本分类 文本分类模型，该模型使用gensim Doc2Vec生成段落嵌入，并使用scikit-learn Logistic回归进行分类。 数据集 25,000个IMDB电影评论，特别选择用于情感分析。 评论的情绪是二进制的（1表示肯定，0表示否定）。 与以下出版物相关联地收集了此源数据集： Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts. (2011). "Learning Word Vectors for Sentiment An
doc2vec用于分类 deeplearning4j实现
luoyexuge的专栏
06-19 3634
1.简概   上一篇简单介绍doc2vec的实现以及原理，这一篇看看用doc2vec用于文本分类情况。 2.数据格式 跟cnn、lstm输入格式一样 1 看头像 加微信1 专业 办理 二手房交易 公积金贷款 商业贷款 租房 需要 请来 店咨询1 奥森 健身 要 砸金蛋 捂脸 砸金蛋 不是 李咏 专利 活动 当天 人人 都是 李咏 奥森 健身 小季 特邀 您 6月 1
文本多分类之Doc2Vec实战篇
weixin_42608414的博客
03-11 8303
在我之前的几篇博客中，我介绍了两种文档向量化的表示方法,如Sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer，今天我们再来学习另外一种文档的向量化表示方法-Doc2Vec。如果你还不太了解Doc2Vec的话，我提供一些资料以便你可以对它有深入的了解: Doc2Vec的简介及应用(gensim) 基于gensim的Doc2Vec简析 词语分布式表示及其组合性 关...
用gensim.doc2vec 建模、利用相似度做文本分类
a602232180的博客
11-20 6073
想看看doc2vec的效果怎么说，按照 基于gensim的Doc2Vec简析    上面的实验做了下，发现用随机森林做的模型，二分类的准确率50%，换sklearn的KNN，分类结果也是50￥上下。看了半天觉得过程什么的没什么错误，之后就又参考了情感分析利器——Doc2vec  ’两个意思差不多。最后利用模型，在随便调参的情况下，分类准确率95%+。效果总算令人满意。代码如下：（过程懒得精简了
text-cnn：嵌入Word2vec词向量的CNN中文文本分类
02-06
使用CNN和Word2vec进行文本分类 本文是参考gaussic大牛的“ text-classification-cnn-rnn”后，基于同样的数据集，嵌入词级别操作的CNN文本分类实验结果，gaussic大牛是基于字符级的；进行了第二版的更新：1。加入不同的卷积核； 2。加入正则化； 3。词唯一的中文或英文，删除掉文本中数字，符号等类型的词； 4。删除长度为1的词训练结果较第一版有所提升，验证集准确率从96.5％达到97.1％，测试准确率从96.7％达到97.2％。 本实验的主要目是为了探索基于Word2vec训练的词向量嵌入CNN后，对模型的影响，实验结果得到的模型在验证集达到97.1％
文本处理+机器学习（doc2vec + 分类（离散点））：论文级别预测
垃圾管理员的垃圾站
05-06 1242
前言： 以下是我课程的一个报告，内容不包括代码的具体实现。如果您是为了学代码而来，就不用在这个网页浪费时间了。此报告发出旨在欲与大家讨论下，你们觉得能否通过对文本的向量表示的学习，让分类器学习出文本类别。 论文录用率预测分析报告 ...
第N8周：使用Word2vec实现文本分类
最新发布
weixin_52447211的博客
12-27 757
model.train() # 切换到训练模式optimizer.zero_grad() # grad属性归零loss = criterion(predicted_label, label) # 计算网络输出和真实值之间的差距，label为真实值loss.backward() # 反向传播torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.1) # 梯度裁剪optimizer.step() # 每一步自东更新# 记录acc与loss。
第23周：使用Word2vec实现文本分类
weixin_46620278的博客
09-06 1286
🍨 本文为 [🔗365天深度学习训练营] 中的学习记录博客🍖 原作者： [K同学啊]说在前面本周任务：1）基础任务---结合Word2vec文本内容(第1列)预测文本标签(第2列)；优化网络结果，将准确率提升至89%；绘制出验证集的ACC与Loss图；2）进阶任务---尝试第2周的内容独立实现，尽可能不看本文的代码我的环境：Python3.8、Pycharm2020、torch1.12.1+cu113[K同学啊]一、数据预处理#2.3 定义训练和评估函数。
Doc2Vec模型详解
记录 IT 领域经验与见解的博客
06-02 1988
doc2vec模型的主要优点在于它不仅考虑了单词之间的关系，还考虑了段落之间的关系，这使得模型更能够捕捉到段落的语义信息，而不只是单词的语义信息。另一方面，DBOW模型使用了更简单的CNN转换段落中的每个单词的向量到段落中，并将其与段落的属性向量拼接成每个单词的预测目标。另外，与word2vec和分布式内存模型不同的是，doc2vec可以理解为单词和句子之间的关联关系，从而捕捉不同长度的文本信息，是一种非常有效和普遍应用于自然语言处理中的方法。在DBOW算法中，模型会建立单词和段落ID之间的映射关系。
word2vec算法
zhongqiqianga的博客
12-08 644
目录 1:为什么要用词向量 2:Word2Vec简介 2.1:CBOW模型 2.1.1:模型结构 2.1.2:推导过程 2.2:Skip-Gram模型 2.2.1：模型结构 2.2.2:推导过程 3:分层Hierarchical Softmax 4:Negative Sampling 5:代码实战 参考文章： 1:为什么要用词向量 自然语言处理系统通常将词汇作为...
Doc2vec对M10语料库进行多分类 python
小雅的博客
10-25 1265
语料库：是文献引用关系的语料库，将文献分成10类 包含3个txt，一个是文档ID+文档标题信息，一个是文档ID之间的引用关系，一个是文档类别 语料库下载：m10do2vec和word2vec不同，直接是对文档进行训练，得到的就是一个个文档向量。 主要分为三步，一步就是提取文档信息，一步进行训练，最后分类。第一步提取比较简单 主要就是提取文档标题信息做words，然后d
使用SVM模型对京东评价进行情感分析---【大白话版】
qq_24994275的博客
07-09 6689
使用SVM模型对商品评价进行分析
【NLP】word2vec处理搜狐新闻文本数据分类
nghhfgh的博客
05-16 1092
本文使用word2vec处理搜狐新闻文本数据，并利用LR进行分类预测。
doc2vec的深入研究以及实验探索(一)
人生智慧的博客
03-24 3089
1.doc2vec的基本原理      doc2vec运用了基于神经网络概率语言模型的自然语言处理技术，其处理过程是：先对足够丰富的语料库中的语料进行分词，形成语料库词典，然后利用神经网络概率语言模型进行语料的训练，最后为词典中的每个词形成一个多维（一般５０-１００维）的词向量，而通过计算这些词向量，就反映了词向量对应的词的关系，并且进一步扩展到文本的对应关系上。      word2vec词向量...
【NLP】Doc2vec原理解析及代码实践
fengdu78的博客
04-27 2118
本文概览：1. 句子向量简介Word2Vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。虽然Word2Vec提供了高质量的词汇向量，但是仍然没有有效的方法将它们结合成一个高质量的文档向...
自然语言处理实战 TextCNN文本分类
06-26
课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作，掌握PyTorch基本使用；(2)掌握工业界短文本处理解决方案，如：对话系统，智能客服，新闻领域分类等；(3)词向量项目案例应用，掌握文本的表示方法；(4)通过项目案例实战，掌握TextCNN短文本分类在工业界应用，可以直接应用在如下领域例如：对话系统意图识别，智能客服问答意图识别，资讯短文本分类等文本分类场景。适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师(2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者课程简介 短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用，常用在对话语言平台，文章分类，智能客服，FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术，是作为自然语言处理从业者必备技能，本课程以案例驱动出发，结合多个工业级解决方案，了解当下文本分类实际工业界的应用。课程要求： （1）开发环境：python版本：Python3.x；PyTorch深度学习工具；（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；（4）学员收货：掌握深度学习PyTorch工具使用；掌握TextCNN短文本分类；了解工业流行解决方案；（5）学员资料：内含完整程序源码和数据集；（6）课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码。
使用Word2vec与CNN进行Python中文文本分类
在本资源中，我们关注的是如何使用Python语言结合Word2vec词向量技术来实现一个卷积神经网络（CNN），并利用此网络进行中文文本的分类任务。该资源的标题“python实现嵌入Word2vec词向量的CNN中文文本分类.zip”直接...
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