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 ...
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
TextCNN和双向GRU。相关工作分析本文的主要目的是想介绍一下深度学习中的
文本
分类任务，以及一些应用于
文本
分类的深度学习模型。
文本
分类是自然语言处理领域最经典的场景之一，试图推断出给定的
文本（句子、文档等）的标签或标签集合。
文本
分类中包含了大量的 ...
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（下）
null源代码下载：NaviveBayesClassify.rar&Preface
文本的
分类和聚类是一个比较有意思的话题，我以前也写过一篇blog《基于K-Means的
文本聚类算法》，加上最近读了几本数据挖掘和机器 ...
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。& ...
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 ...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
性，具体到
文本
分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。
TextCNN的详细过程原理图见下：
TextCNN详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像 ...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
于可以捕捉局部相关性，具体到
文本
分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。
TextCNN的详细过程原理图见下：
TextCNN详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像 ...
使用libsvm实现文本分类
文本
分类，首先它是
分类问题，应该对应着
分类过程的两个重要的步骤，一个是使用训练数据集训练
分类器，另一个就是使用测试数据集来评价
分类器的
分类精度。然而，作为
文本
分类，它还具有
文本这样的约束，所以对于
文本来说，需要额外的处理过程，我们结合使用libsvm从 ...
谷歌做了45万次不同类型的文本分类后，总结出一个通用的“模型选择算法”
谷歌官方推出“
文本
分类”指南教程。为了最大限度地简化选择
文本
分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的
文本
分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。【新智元导读】谷歌官方 ...
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 ...
【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 ...
用神经网络进行文本分类
本文讲的是用神经网络进行
文本
分类，理解聊天机器人如何工作是很重要的。聊天机器人内部一个基础的组成部分是
文本
分类器。让我们一起来探究一个用于
文本
分类的人工神经网络的内部结构。本文讲的是用神经网络进行
文本
分类，理解聊天机器人如何工作是很重要的 ...
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 ...
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 ...
NLPIR深度机器学习的文本分类
NLPIR深度
文本
分类，可以用于新闻
分类、简历
分类、邮件
分类、办公文档
分类、区域
分类等诸多方面。此外还可以实现
文本过滤，能够从大量
文本中快速识别和过滤出符合特殊要求的信息，可应用于品牌报道监测、垃圾信息屏蔽、敏感信息审查等领域。近年来，随着Intemet ...
手把手教你在Python中实现文本分类（附代码、数据集）
null
文本
分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。
文本
分类的一些例子如下：分析社交媒体中的大众情感鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件自动标注客户问询将新闻文章按主题
分类目录本文将详细介绍 ...
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 ...
基于Python的文本情感分类
.plot(fpr, tpr,'')# 绘制参考线plt.plot((0,1),(0,1),'r--')# 添加
文本注释plt.text(0.5,0.5,'ROC=%.2f' %auc)# 设置 ...
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 ...
使用libsvm实现文本分类
文本
分类，首先它是
分类问题，应该对应着
分类过程的两个重要的步骤，一个是使用训练数据集训练
分类器，另一个就是使用测试数据集来评价
分类器的
分类精度。然而，作为
文本
分类，它还具有
文本这样的约束，所以对于
文本来说，需要额外的处理过程，我们结合使用libsvm从 ...
谷歌做了45万次不同类型的文本分类后，总结出一个通用的“模型选择算法”
谷歌官方推出“
文本
分类”指南教程。为了最大限度地简化选择
文本
分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的
文本
分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。【新智元导读】谷歌官方 ...
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 ...
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
于可以捕捉局部相关性，具体到
文本
分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。
TextCNN的详细过程原理图见下：
TextCNN详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像 ...
【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 ...
用神经网络进行文本分类
本文讲的是用神经网络进行
文本
分类，理解聊天机器人如何工作是很重要的。聊天机器人内部一个基础的组成部分是
文本
分类器。让我们一起来探究一个用于
文本
分类的人工神经网络的内部结构。本文讲的是用神经网络进行
文本
分类，理解聊天机器人如何工作是很重要的 ...
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 ...
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 ...
300万知乎多标签文本分类任务经验分享（附源码）
很小当模型复杂达到一定程度，继续变复杂难以继续提升模型的分数2.2
TextCNN这是最经典的
文本
分类模型，这里就不细说了，模型架构如下图：和原始的论文的区别就在于：使用两层卷积使用更多的卷积核，更多尺度的卷 ...
利用卷积神经网络（cnn）实现文本分类
null卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行
文本特征提取、
文本特征表示、归一化、最后进行
文本
分类，
文本特征提取主要 ...
基于LSTM搭建文本情感分类的深度学习模型:准确率95%
基于LSTM搭建
文本情感
分类的深度学习模型:准确率95%基于情感词典的
文本情感
分类![image](https://yqfile.alicdn.com/8de3101cba9cd1910bb81e6c56a2d3e6de67a885.png ...
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 ...
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，
文本
分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art ...
DIY自动分类“错题集”：一种基于视觉词汇的文本分类法
文章圈圈粉。源码地址：https://github.com/caoym/odr这个项目，核心要解决的问题就是
文本
分类。所以最初想到的方案是先 OCR 图片转
文本，然后分词，再计算 tf-idf，最后用 SVM
分类。但这个方案的问题是：开源 ...
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
" style="border: medium none; max-width: 100%; height: auto;">此次分享中，张健按照NLP概述、
文本
分类的传统方法、深度学习在
文本
分类中的应用和案例介绍四个 ...
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