http://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/52960072 环境说明:python2.7.linux 自己打自己脸,目前官方的包只能在linux,mac环境下使用.误导大家了,对不起. 测试facebook开源的基于深度学习的对文本分类的fastText模型 fasttext python包的安装: pip install fasttext 1 第一步获取分类文本,文本直接用的清华大学的新闻分本,可在文本系列的第三篇找到下载地址. 输出数据格式:…

直接从特征提取,跳到了BoostSVM,是因为自己一直在写程序,分析垃圾文本,和思考文本分类用于识别垃圾文本的短处.自己学习文本分类就是为了识别垃圾文本. 中间的博客待自己研究透彻后再补上吧. 因为获取垃圾文本的时候,发现垃圾文本不是简单的垃圾文本,它们具有多个特性: 1. 种类繁多,难有共同的特征.涵盖各行各业的广告,或者政治敏感内容,或者色情信息.不像对文本分类那样,属于一类的文本,他们的内容都属于那个领域之内,特征提取就很方便 2. 具有一定的伪装性,表面上看80%的内容都属于正常,只有2…

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…

前言: 经历过文本的特征提取,使用LibSvm工具包进行了测试,Svm算法的效果还是很好的.于是开始逐一的去了解SVM的原理. SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上.所以这篇只介绍关于SVM的理论基础.参考this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/svmtutorial.pdf 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…

前言: 对于SVM的了解,看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解,比如线性分类器,和求凸二次规划中用到的高等数学知识.然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法:SMO算法(当然还有很多别的算法.libsvm使用的是SMO,SMO算法也是最高效和简单的),还有松弛变量..毕设答辩在即,这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了. 于是我便是用了LibSvm,也就是台湾大学某某教授写的一个专门用于svm的工具包,其中有java语言的,python语言的,c语言的.我只…

@Hcy(黄灿奕) 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从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,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.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 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 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,…

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没…

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr…