文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务,可用的模型非常多,相关的开源代码也非常多了.这篇博客用一个CNN模型,对新闻文本进行分类. 全部代码有4个模块:1.数据处理模块(命名为:cnews_loader.py) :2.模型搭建模块(命名为cnn_model.py):3.模型运行模块(命名为run_cnn.py):4.模型预测模块(命名为predict.py). GitHub地址:https://github.com/DengYangyong/Chinese_Text_Classificati

  在文章NLP(二十)利用BERT实现文本二分类中,笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能,以判别是否属于出访类事件为例子.但是呢,利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题.因此,我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度.   本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类. 关于ALBERT   ALBERT的提出时间大约是在2019年10月,其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士.ALBERT的论文地址为:https://openreview.net/pdf?id=H1

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多.它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM.神经网络.随机森林等)不具解释性的缺点.知乎 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法.通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(像二进制值0/1,是/否,真/假).简单来说,它就是通过拟合一个逻辑函数(logit fuctio

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit  对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n

二分类模型的预测结果分为四种情况(正类为1,反类为0): TP(True Positive):预测为正类,且预测正确(真实为1,预测也为1) FP(False Positive):预测为正类,但预测错误(真实为0,预测为1) TN(True Negative):预测为负类,且预测正确(真实为0,预测也为0) FN(False Negative):预测为负类,但预测错误(真实为1,预测为0) TP+FP+TN+FN=测试集所有样本数量. 分类模型的性能评价指标(Performance Evalua

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

TextCNN @ 目录 TextCNN 1.理论 1.1 基础概念 最大汇聚(池化)层: 1.2 textCNN模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 基础概念 在文本处理中使用卷积神经网络:将文本序列当作一维图像 一维卷积 -> 基于互相关运算的二维卷积的特例: 多通道的一维卷积: 最大汇聚(池化)层: 1.2 textCNN模型结构 textCNN模型设计如下所示: 定义多个一维卷积核,并分别对输入执行卷积运算.具有不同宽度的卷积核可以捕获不同数目的相邻词

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac

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,

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都