文本分类的方法

本文主要探讨了TFIDF结合XGBoost、LightGBM和CatBoost等树模型在文本分类中的应用,以及词向量如doc2vec与TextCNN、LSTM、LSTM+Attention等神经网络架构在文本理解上的效果。同时,我们还介绍了预训练模型BERT的微调技术在信息抽取和文本生成任务中的先进性。这些技术在信息技术领域展现出强大的潜力。

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1 TFIDF+树模型
树模型:xgboost、lightgbm、catboost
除了tfidf等,也可以加入其他特征
2 词向量+神经网络
词向量:doc2vec、embedding等
神经网络有:
TextCNN :卷积神经网络
LSTM
LSTM+Attetnion

除了doc2vec等,也可以加入其他特征,如tfidf
3 BERT+finetune微调

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