案例: 利用 Hugging Face 进行复杂文本分类

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NLP（十六）轻松上手文本分类

背景介绍文本分类是NLP中的常见的重要任务之一,它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型,使之具有一定的泛化能力,能够对新文本进行较好地预测.它的应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如垃圾邮件过滤.舆情分析以及新闻分类等. 现阶段的文本分类模型频出,种类繁多,花样百变,既有机器学习中的朴素贝叶斯模型.SVM等,也有深度学习中的各种模型,比如经典的CNN, RNN,以及它们的变形,如CNN-LSTM,还有各种高大上的Attention模型. 无疑,文本分类是一个相…

NLTK学习笔记(六):利用机器学习进行文本分类

目录一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类特征提取器和朴素贝叶斯分类器过拟合:当特征过多错误分析二.实例:文本分类和词性标注文本分类词性标注:"决策树"分类器三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后四.评估五.三种分类器的总结六.后记关于分类文本,有三个问题怎么识别出文本中用于明显分类的特征怎么构建自动分类文本的模型相关的语言知识按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练…

利用jieba,word2vec,LR进行搜狐新闻文本分类

一.简介 1)jieba 中文叫做结巴,是一款中文分词工具,https://github.com/fxsjy/jieba 2)word2vec 单词向量化工具,https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 3)LR LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型,是一种基础.常用的分类方法二.步骤 0)建立jupyter notebook 桌面新建名字为基于word2vec的文档分类的文件夹,并进入该文件夹,按住shift,…

利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='…

利用CNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time…

文本分类学习（五）机器学习SVM的前奏-特征提取（卡方检验续集）

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇文本分类学习(二)文本表示文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取文本分类学习(四)特征选择之卡方检验文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡…

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

2017年7月4日,百度开源了一款主题模型项目,名曰:Familia. InfoQ记者第一时间联系到百度Familia项目负责人姜迪并对他进行采访,在本文中,他将为我们解析Familia项目的技术细节. 什么是Familia Familia 开源项目包含文档主题推断工具.语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型:Latent Dirichlet Allocation(LDA).SentenceLDA 和Topical Word Embedding(TWE). Familia支持用户以…