来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 在我们的商业世界中,存在着许多需要对文本进行分类的情况.例如,新闻报道通常按主题进行组织; 内容或产品通常需要按类别打上标签; 根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组...... 但是,互联网上的绝大多数文本分类文章和教程都是二文本分类,如垃圾邮件过滤(垃圾邮件与正常邮件),情感分析(正面与负面).在大多数情况下,我们的现实世界问题要复杂得多.因此,这就是我们今天要做的事情:将消费者在金融方面的投诉

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

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

为什么要用深度学习模型?除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型.所谓“端到端”,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取.模型的学习.而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤.虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一步测试解决的.对于中文来说,字才是最低粒度的文字单位,因此从“端到端”的角度来看,应该将直

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

  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

文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出 比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:

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

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

最近一直在研究Spark的分类算法,因为我们是做日志文本分类,在官网和各大网站一直没找到相应的Demo,经过1个多月的研究,终于有点成效. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("DecisionTree1").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) var data1 = sc.textFile("/XXX/sample_libs

参照当Bert遇上Kerashttps://spaces.ac.cn/archives/6736此示例准确率达到95.5%+ https://github.com/CyberZHG/keras-bert/blob/master/README.zh-CN.md 示例实现 # ! -*- coding:utf-8 -*- import json import numpy as np import pandas as pd from random import choice from keras_be

  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

fasttext是文本分类的一大利器,优点:快,嗷嗷快:缺点:暂未发现.但是我在使用其做文本分类时候还是遇到了挺多坑,今天先总结一个: 网上有人说设置训练参数的时候,ngrams设置大于2可以提高模型的精确度,打算试试,然而设置之后系统直接显示: floating point exception(core dumped) 解决方案,网上csdn上一堆,看不懂,直接google了,有人提出了下述解决方案,其实就是训练模型时候多写个bucket参数,然后设置为2000000,就行了,这里我rpoch

原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1096712 在大神创作的基础上,学习了一些新知识,并加以注释. TARGET:将旧金山犯罪记录(San Francisco Crime Description)分类到33个类目中 源代码及数据集:之后提交. 一.载入数据集data import time from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext # 利

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

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

做的文本二分类,使用tensorRT进行图优化和加速,输出预测概率结果对比如下: 从结果对比来看,概率值有微小的变化,但不影响最终的分类

一.问题介绍 概率分布模型中,有时只含有可观测变量,如单硬币投掷模型,对于每个测试样例,硬币最终是正面还是反面是可以观测的.而有时还含有不可观测变量,如三硬币投掷模型.问题这样描述,首先投掷硬币A,如果是正面,则投掷硬币B,如果是反面,则投掷硬币C,最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面,因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量,而硬币A的正反则是不可观测变量.这里,用Y表示可观测变量,Z表示(隐变量)不可观测变量,Y和Z统称为完全数据,Y成为不完全数据.对于文本分类问题,未标记数据的自变量

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以

用于文本分类的RNN-Attention网络 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 Attention机制在NLP上最早是被用于seq2seq的翻译类任务中,如Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这篇文章所说. 之后在文本分类的任务中也用上Attention机制,这篇博客主要介绍Attention机制在文本分类任务