文本分类模型

最新推荐文章于 2024-10-14 14:54:31 发布
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博客提及阿里的标题分类以及知乎的多标签分类相关内容，聚焦于信息技术领域中分类相关问题。
  • 阿里的标题分类？
  • 知乎的多标签分类？
数据挖掘实战-基于CNN深度学习算法构建英文文本分类模型
m0_64336780的博客
05-03 1万+
随着互联网和社交媒体的快速发展，大量的英文文本数据不断产生，如博客、新闻、论坛帖子等。对这些文本数据进行分类和组织成为一项重要的任务，有助于提高信息检索的效率，更好地理解用户需求，以及为各种应用提供有价值的信息。传统的文本分类方法通常基于手工特征工程，然而这种方法不仅耗时，而且对于大规模和高维度的数据集效果有限。近年来，深度学习技术的崛起为文本分类带来了新的解决方案。卷积神经网络（CNN）作为一种在图像识别中取得巨大成功的深度学习算法，也被广泛应用于自然语言处理领域，特别是文本分类任务。
数据挖掘实战-基于机器学习的电商文本分类模型
m0_64336780的博客
01-13 2万+
随着电子商务的蓬勃发展，电商平台上产生了海量的文本数据，包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的信息，对于电商企业而言，能够充分挖掘这些信息将有助于提升用户体验、优化产品推荐、改进客户服务等方面。然而，由于文本数据的复杂性和庞大数量，传统的人工处理方式已经难以满足需求，因此利用机器学习技术对电商文本进行自动分类成为一项具有重要意义的研究任务。
LDA文本分类模型
05-27
基于语义模型的场景建模算法常常会关注模型中的参数与视频中的信息的对应关系，一般来说，模型里相对重要的参数都有其特有的意义（对应视频中的一个事件或者是主题概率等）。LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型[21]是一种简单而有效的基于语义模型的场景建模建模算法，由于这种模型被广泛而大量的使用，下面将对这种模型做详细的介绍。 LDA模型原本用于文本分类领域，下面是LDA模型里的一些定义： 单词（word）是一个离散的、模型里的最小单位。 词典（vocabulary）是所有可能出现的单词的集合（单词类型不重复）。换句话说，每一个单词都是词典集合内的一个元素。 文档（document）是N个单词的集合，其中同一种单词可以重复出现。 文集（corpus）是M个文档的集合。
NLP入门之新闻文本分类竞赛——文本分类模型
一阵星星雨的博客
07-31 1866
一、Word2Vec word2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，我们选取一个上下文窗口和一个中心词，并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此， word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达，是一种高效的在线学习算法。word2vec的主要思路:通过单词和上下文彼此预测，对应的两个算法分别为: **Skip-grams (SG)：**预测上下文； **Continuous Bag of Words (CBOW)：**给定上下文来预
【文本分类】常见文本分类深度学习模型汇总
guofei_fly的博客
07-17 8485
在深度学习被广泛用于NLP之前，文本分类任务的常见pipeline为： （1）人工/半自动特征抽取：包括one-hot编码、count features、TF-IDF、词性/句法信息等等 （2）分类器的构造：包括LR、NB、SVM、Xgboost及模型融合 在DNN模型应用于语言模型大获成功，进而提出各类词向量（如word2vector、fasttext、glove）后，一个自然而然的问题就是：**如何表达句子、甚至整个文档? **，这也是将深度学习模型运用于文本分类时的核心步骤。本文按照句子向量编码的En
文本分类——常见分类模型
热门推荐
知更鸟的博客
11-06 3万+
内容提要基于规则的模型基于概率的模型基于几何的模型基于统计的模型   文本分类方法模型主要分为两个大类，一类是基于规则的分类模型；另一类是基于概率统计的模型。 基于规则的模型   基于规则的分类模型相对简单，易于实现。它在特定领域的分类往往能够取得较好的效果。相对于其它分类模型来说，基于规则的分类模型的优点就是时间复杂度低、运算速度快。在基于规则的分类模型中，使用许多条规则来表述类别。类别规则可以...
NLP——文本分类模型（一）
hei653779919的博客
04-22 8253
NLP——文本分类模型（一） 1、引入 最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。 2、textCNN模型 2.1 textCNN的引入 目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图...
基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型
05-25
基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型 本文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型，该模型能够编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词，并对文本语义编码，从而有效提高文本分类任务的效果。胶囊网络不能选择...
基于Word2vec和LDA的卷积神经网络文本分类模型.pdf
09-25
基于 Word2vec 和 LDA 的卷积神经网络文本分类模型 本文提出了一种结合 Word2vec 和 LDA 的文本特征表示模型，该模型能够有效地表示单词的语义特征和上下文特征，并使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类实验。该...
文本分类模型-Pytorch：在Pytorch中实现最新的文本分类模型
02-03
文本分类模型 在Pytorch中实现最新的文本分类模型 实施模型 fastText：fastText模型， TextCNN：提出的用于文本分类的CNN TextRNN：用于文本分类的双向LSTM网络 RCNN：在提出的的RCNN模型的实现 CharCNN： 提出的...
text_classification：具有深度学习功能的各种文本分类模型等
02-03
文字分类 该存储库的目的是通过深度学习探索NLP中的文本分类方法。 更新： 中文语言理解评估基准（ ）：用一行代码运行10个任务和9个基准，并进行详细的性能比较。 释放预训练模型使用30G +中国原始语料库，xxlarge，xlarge等进行中文培训，目标是与中国国庆日2019年10月7日的最新汉语表演相匹配！ Google的BERT使用语言模型的预训练在NLP的10多个任务上取得了最新的成果，然后 微调。 介绍 它具有用于文本分类的各种基准模型。 它还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。 尽管这些模型中的许多模型都很简单，但可能无法使您精通任务。 但是其中一些模型非常 经典，因此它们可以用作基准模型。 每个模型在模型类下都有一个测试功能。 你可以跑 首先要执行玩具任务。 该模型与数据集无关。 这里的几个模型也可以用于建模问题回答（有或没有上下文），或进行序列生成。 我们探索两个seq2seq模型（只需要注意seq2seq，只需要变压器注意）来进行文本分类。 这两个模型还可以用于序列生成和其他任务。 如果您的任务是多标签分类， 您可以将问题投放到序列生成。
NLP中常用文本分类模型汇总
夕小瑶科技说
04-09 1246
如今深度学习已经成为NLP领域的标配技术，在图像中大为成功的卷积神经网络（CNN）也开始广泛渗透到文本分类、机器翻译、机器阅读等NLP任务中。但是，在ACL2017以前，word-level的文本分类模型（以单词为语义单位）自2014Kim等人提出的TextCNN模型后，就没有再出现过显著有效的CNN系模型，尤其是深层模型。 ...
文本分类之模型初探
gulaixiangjuejue的博客
04-11 543
这里写自定义目录标题逻辑回归模型逻辑回归模型介绍逻辑回归模型应用合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 逻辑回归模型 回...
ICML 2020 | 基于类别描述的文本分类模型
Paper weekly
06-14 1754
论文标题：Description Based Text Classification with Reinforcement Learning论文作者：Duo Chai, Wei Wu, ...
实操大型语言模型——文本分类
最新发布
优快云_224022的博客
10-14 3583
在本章中，我们讨论了执行各种分类任务的多种技术，从对整个模型进行微调到完全不需要微调！文本分类并不像表面上看起来那么简单，实际上有许多富有创造力的技术可以实现。我们在本章中探索了使用生成语言模型和表示语言模型进行文本分类。我们的目标是为输入文本分配标签或类别，以分类评论的情感。特定任务模型和嵌入模型。特定任务模型在一个专门用于情感分析的大型数据集上进行了预训练，向我们展示了预训练模型是进行文档分类的一个很好的方法。嵌入模型用于生成多用途嵌入，我们使用这些嵌入作为输入来训练分类器。
[深度学习] 自然语言处理 --- 文本分类模型总结
摩登都市天空---专栏
07-23 2万+
文本分类 包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMO，BERT等）的文本分类 fastText 模型 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMO 预训练模型 BERT 预训练模型 ...
Bootstrapping技术提升文本分类模型性能
"基于Bootstrapping的文本分类模型利用最大熵模型作为分类器，通过从少量种子样本开始，不断学习和增加新的种子样本以提升文本分类性能。文章提出了一个权重因子来调整新种子样本在训练过程中的权重，实验证明这种...
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