自然语言处理第一番之文本分类器
前言
文本
分类应该是自然语言处理中最普遍的一个应用，例如文章自动
分类、邮件自动
分类、垃圾邮件识别、用户情感
分类等等，在生活中有很多例子，这篇文章主要从传统和深度学习两块来解释下我们如何做一个
文本
分类
器。
文本
分类方法传统的
文本方法的主要流程是 ...
Raúl Garreta大神教你5步搭建机器学习文本分类器：MonkeyLearn
Raúl Garreta，《Learning scikit-learn: Machine Learning in Python》一书作者，手把手教你5步搭建机器学习
文本
分类
器：1.定义类别树;2.数据收集;3.数据标记;4.训练
分类
器;5 ...
Facebook 开源的快速文本分类器 FastTex
FastText是Facebook开发的一款快速
文本
分类
器，提供简单而高效的
文本
分类和表征学习的方法，性能比肩深度学习而且速度更快。1. fastText 原理fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N ...
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（下）
学习的书籍，因此很想写点东西来记录下学习的所得。在本文的上半部分《基于朴素贝叶斯
分类
器的
文本
分类算法（上）》一文中简单介绍了贝叶斯学习的基本理论，这一篇将展示如何将该理论运用到中文
文本
分类中来，具体的
文本
分类原理就不再介绍了，在上半部分有，也 ...
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）
贝叶斯学习的相关理论(如果你对理论不感兴趣，请直接跳至第二部分<<基于朴素贝叶斯
分类
器的
文本
分类算法（下）>>)。第二部分讲如何将贝叶斯
分类
器应用到中文
文本
分类，随文附上示例代码。& ...
智能文本分类 - 自然语言处理
对用户输入的一段
文本，映射到具体的类目上。支持的类目体系可以是平层类目或者以树状形式组织的层次类目，系统内置两种默认
分类体系：新闻资讯领域类目体系、电商领域类目体系。其中：新闻资讯分为15个类目（健康、观点、旅游、经济、房产、文娱、社会、国际、消费 ...
使用PAI-EasyTransfer进行文本分类 - 机器学习PAI
PAI-EasyTransfer旨在帮助自然语言处理（NLP）场景的迁移学习开发者方便快捷地构建迁移学习模型。本文以
文本
分类为例，为您 ...
基于超出内存可加载范围的数据集的逻辑回归分类器LR分类器
分类。相同的
文本将被归类为“Java”和“多线程”。注意多标签
分类是不同的问题的一个泛化 ——多
分类问题，从一组类预测为仅仅一个类。为了简化我们的第一个Apache Spark问题以及 ...
《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法
本节书摘来自华章计算机《模式识别原理及工程应用》一书中的第2章，第2.1节，作者 周丽芳 李伟生 黄颖，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###第2章 基于贝叶斯决策理论的
分类
器###2.1
分类
器的描述 ...
干货解析｜深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用
文本
分类中，一般采用TF-IDF和Word Counts提取不同word n-gram的
文本特征，然后将提取到的
文本特征输入到Logistics回归、Naive Bayes等
分类
器中进行训练。但是当统计样本数量比较大的时候，就会出现数据稀疏和维度爆炸等问题 ...
百度开源其NLP主题模型工具包，文本分类等场景可直接使用L——LDA进行主题选择本质就是降维，然后用于推荐或者分类
支持用户以“拿来即用”的方式进行
文本
分类、
文本聚类、个性化推荐等多种场景的调研和应用。考虑到主题模型训练成本较高以及开源主题模型资源有限的现状，我们会陆续开放基于工业级语料训练的多个垂直领域的主题模型，以及这些模型在工业界的典型应用 ...
【原/转】opencv的级联分类器训练与分类全程记录
null众所周知，opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的
分类
器，也就是说已经有现成的xml文件供你用。如果我们不做人脸识别或者行人检测，而是想做点其他的目标检测该怎么做呢？答案自然是自己训练一个特定的训练
器。opencv里面比较常用的
分类
器有 ...
【机器学习算法-python实现】扫黄神器-朴素贝叶斯分类器的实现
。朴素贝叶斯
分类
器据说是好多扫黄软件使用的算法，贝叶斯公式也比较简单，大学做概率题经常会用到。核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项。公式如下： 什么是朴(转载请注明出处：http ...
手把手教你在Python中实现文本分类（附代码、数据集）
文本
分类问题并用Python实现这个过程：
文本
分类是有监督学习的一个例子，它使用包含
文本文档和标签的数据集来训练一个
分类
器。端到端的
文本
分类训练主要由三个部分组成：1. 准备数据集：第一步是准备数据集，包括加载数据集和执行基本预处理，然后把 ...
NLPIR深度机器学习的文本分类
统计语义方法中的原子,是不可分本的内容自动确定
文本类别的过程.当前的
文本割的最小单位,在
文本
分类中语义元是词;
文本
分类一般包括了
文本的表达、
分类
器的选择与训练、
分类结果的评价与反馈等过程，其中
文本的表达又可细分为
文本预处理、索引和统计、特征抽取等 ...
文本分类与SVM
之前做过一些
文本挖掘的项目，比如网页
分类、微博情感分析、用户评论挖掘，也曾经将libsvm进行包装，写了一个
文本
分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于
文本
分类的东西整理总结一下。1&基础知识1. 1&样本整理 ...
科普｜文本分析浅析——文档分类
有可能将新文档标记为类别2并配以高可信度。在统计自然语言处理的方法中。这是一个非常简单常见的例子。4细看现实世界的
文本
分类现实中的
分类
器由三个部分组成，接下来我们会逐一进行介绍，并对
分类
器的工作原理稍作解释。1 ...
手把手教你在Python中实现文本分类（附代码、数据集）
文本
分类问题并用Python实现这个过程：
文本
分类是有监督学习的一个例子，它使用包含
文本文档和标签的数据集来训练一个
分类
器。端到端的
文本
分类训练主要由三个部分组成：1. 准备数据集：第一步是准备数据集，包括加载数据集和执行基本预处理，然后把 ...
NLPIR深度机器学习的文本分类
统计语义方法中的原子,是不可分本的内容自动确定
文本类别的过程.当前的
文本割的最小单位,在
文本
分类中语义元是词;
文本
分类一般包括了
文本的表达、
分类
器的选择与训练、
分类结果的评价与反馈等过程，其中
文本的表达又可细分为
文本预处理、索引和统计、特征抽取等 ...
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻
分类是
文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种
文本的
分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的
文本挖掘算法对于新闻
文本进行
分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。（本文数据为虚构，仅供实验。本 ...
文本分类与SVM
之前做过一些
文本挖掘的项目，比如网页
分类、微博情感分析、用户评论挖掘，也曾经将libsvm进行包装，写了一个
文本
分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于
文本
分类的东西整理总结一下。1&基础知识1. 1&样本整理 ...
PRICAI 2016 论文精选 | 大规模文本分类
文本
分类是
文本信息处理的基础性工作，因此受到很多关注。但
文本的特征表示严重地限制了
文本
分类性能的提升。而随着社会网络化的发展，大规模的甚至海量的
文本信息急剧增加，导致
文本
分类问题面临着巨大挑战。本文是PRICAI 2016大会收录的论文，介绍了一种解决该 ...
科普｜文本分析浅析——文档分类
有可能将新文档标记为类别2并配以高可信度。在统计自然语言处理的方法中。这是一个非常简单常见的例子。4细看现实世界的
文本
分类现实中的
分类
器由三个部分组成，接下来我们会逐一进行介绍，并对
分类
器的工作原理稍作解释。1 ...
使用scikit-learn解决文本多分类问题(附python演练)
学习方法最适合解决它。如果来了一条新的投诉，我们希望将其分配到12个类别中的一个。
分类
器假设每条新投诉都分配给一个且仅一个类别。这是
文本多
分类问题。是不是很迫不及待想看到我们可以做到什么程度呢！二、数据探索在深入研究机器学习模型之前 ...
手把手教你用 TensorFlow 实现文本分类（上）
由于需要学习语音识别，期间接触了深度学习的算法。利用空闲时间，想用神经网络做一个
文本
分类的应用， 目的是从头到尾完成一次机器学习的应用，学习模型的优化方法，同时学会使用主流的深度学习框架（这里选择tensorflow）。文章分为两部分，本文仅实现流程 ...
灵玖NlpirParser智能挖掘平台文本分类过滤系统
由于文档往往采用高频的词语来强调需要表达的特征涵义，而句子中往往是单一的词语，因此在句子检索中需要进一步选择更有区分能力的特征词。为此引入了
文本
分类过滤中常用的特征选择过程。 灵玖Nlpir Parser智能挖掘平台
文本
分类过滤系统能够根据文献 ...
灵玖NlpirParser智能挖掘平台文本分类过滤系统
由于文档往往采用高频的词语来强调需要表达的特征涵义，而句子中往往是单一的词语，因此在句子检索中需要进一步选择更有区分能力的特征词。为此引入了
文本
分类过滤中常用的特征选择过程。 灵玖Nlpir Parser智能挖掘平台
文本
分类过滤系统能够根据文献 ...
胶囊网络（Capsule Network）在文本分类中的探索
。到目前为止，并没用工作将 Capsule Network 应用于自然语言处理中（e.g.,
文本
分类）。我们针对 Capsule Network 在
文本
分类任务上的应用做了深入研究。对于传统的
分类问题，Capsule Network 取得了较好性能 ...
基于Python的文本情感分类
='UTF-8') as words:& &my_words = [i.strip() for i in words.readlines()]# 将自定义词加入到jieba分词
器中for word in my ...
基于sklearn的文本特征提取与分类
scikit-learn做
文本
分类&以及
文本挖掘之特征选择(python 实现)&等文章。题目是80万条短信作为训练数据，10%的垃圾短信(label = 1)，90%正常短信(label = 0),然后在20万条数据作为测试对象 ...
CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 实现
null使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文
文本
分类CNN做句子
分类的论文可以参看: https://arxiv.org/abs/1408.5882还可以去读dennybritz大牛的博客：http://www.wildml.com ...
卡方检验用于文本分类中的特征提取
开方值，用这个值与事先设定的阈值比较，如果大于阈值（即偏差很大），就认为原假设不成立，反之则认为原假设成立。在
文本
分类的特征选择阶段，一般使用“词t与类别c不相关”来做原假设，计算出的开方值越大，说明对原假设的偏离越大，我们越 ...
手把手教你用 TensorFlow 实现文本分类（下）
本篇文章主要记录对之前用神经网络做
文本识别的初步优化，进一步将准确率由原来的65%提高到80%，这里优化的几个方面包括：● 随机打乱训练数据● 增加隐层，和验证集● 正则化● 对原数据进行PCA预处理● 调节训练参数（迭代次数 ...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
，不仅费时费力，覆盖的范围和准确率都非常有限。后来伴随着统计学习方法的发展，特别是90年代后互联网在线
文本数量增长和机器学习学科的兴起，逐渐形成了一套解决大规模
文本
分类问题的经典玩法，这个阶段的主要套路是人工特征工程+浅层
分类模型。训练
文本
分类
器过程见下图 ...
文本分类的背景和流程
目前所说的
文本
分类是通过机器学习的方式对
文本进行
分类。首先给出各类
文本的样例，也就是训练集，然后程序会通过统计方法找出各类
文本背后隐藏的统计规律，比如某类
文本中某些词出现的次数比较多，然后对未知类别的
文本进行判断。具体可以分为以下流程 ...
DIY自动分类“错题集”：一种基于视觉词汇的文本分类法
特征，作为视觉词汇。之后再通过传统
文本
分类的方法，训练
分类
器。下面将展示整个训练过程，训练的样本来自《2016 B版 5年高考3年模拟:高考理数》，并手工标注了14个
分类，每个
分类下约50个样本，每个样本为一个题目, 图像为手机拍摄。样本数据下载 ...
学术青年分享会：达观数据张健分享文本分类方法和应用案例
自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的重要话题，而人类语言的复杂性也给NLP布下了重重困难等待解决。随着深度学习（Deep Learning）的热潮来临，有许多新方法来到了NLP领域，给相关任务带来了更多优秀成果，也给大家带来了更多应用和想象的空间。
近期，雷锋网 AI 研习社就邀请到了达观数...
朴素贝叶斯分类器的应用（转载）
转自：NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)
转自：朴素贝叶斯分类器的应用
转自：算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
转自：机器学习实战笔记(Python实现)
文本分类的背景和流程
目前所说的文本分类是通过机器学习的方式对文本进行分类。
首先给出各类文本的样例，也就是训练集，然后程序会通过统计方法找出各类文本背后隐藏的统计规律，比如某类文本中某些词出现的次数比较多，然后对未知类别的文本进行判断。
具体可以分为以下流程：
1. 构建训练集：通过人工方式对原始文本进行标定，比...
pyhanlp文本分类与情感分析
语料库
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
用Map描述
这种关系可以用Java的Map<Stri...
HanLP-实词分词器详解
在进行文本分类（非情感分类）时，我们经常只保留实词（名、动、形）等词，为了文本分类的分词方便，HanLP专门提供了实词分词器类NotionalTokenizer，同时在分类数据集加载处理时，默认使用了NotionalTokenizer分词器。在HanLPJava版代码库中可以查看下边的文件中的函数...
前 Google 科学家林德康详解：卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社
提起卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），大部分人首先会想到图像识别、图像分类、图像处理等视觉应用场景。的确，CNN 在计算机视觉领域做出了巨大贡献，是当今绝大多数计算机视觉系统的技术核心，在谷歌 AlphaGo、ImageNet 图像分类和 Face...
HanLP-分类模块的分词器介绍
最近发现一个很勤快的大神在分享他的一些实操经验，看了一些他自己关于hanlp方面的文章，写的挺好的！转载过来分享给大家！以下为分享原文（无意义的内容已经做了删除）如下图所示，HanLP的分类模块中单独封装了适用分类的分词器，当然这些分词器都是对HanLP提供的分词器的封装。分类模块中提供的分词器都...
Facebook 开源的快速文本分类器 FastTex
FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，性能比肩深度学习而且速度更快。
fastText 原理
fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。下面我们一一介绍。
1.1 模型架构
fastTe...
走近CSDN博客Markdown编辑器
Markdown是什么
为什么使用Markdown
Markdown的优点
全新的体验
如何切换到MarkDown编辑器
通过发表文章页面切换到MarkDown编辑器
通过博客配置将Markdown设置为默认编辑器
初识Markdown编辑器布局
总体布局
通过博客管理菜单可以切换到...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。
业务问题描述：
淘宝商品的一个典型的例子见下图，图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天...
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