基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C语言)

cnn_text_classification Tensorflow中的Kim的。 要求 的Python 3 Tensorflow> 1.0 脾气暴躁的 纳尔特克 tqdm 资料格式 我们需要2个文件，一个用于训练，一个用于验证。数据的格式很容易，文件中的每一行都有两列，第一列是标签，第二列是文本。它们用'\ t'分段。 数据格式示例 1 for a long time the film succeeds with its dark , delicate treatment of these characters and its unerring respect for them . 0 the film seems all but destined to pop up on a television screen in the background of a scene in a

文本分类介绍，目前的文本分类模型，数据集和模型对应的代码链接，介绍文本分类的流程和发展史。给出多标签文本分类介绍和对应工具

baidu_nlp_project2 开课吧＆后厂理工学院百度NLP项目2：百度试题数据集多标签文本分类 1.数据说明 原始数据集为高中下地理，历史，生物，政治四门学科数据，每个学科下各包含第一层知识点，如历史下分为近代史，现代史，古代史。原始数据示例： [翻译]率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制的省份是（） ①四川②广东③安徽④湖北A。 ①③B。 ①④C。 ②④D。 ②③题型：单选题|缺点：简单|使用次数：0 |纠错复制收藏到空间加入选题篮查看答案解析：A解析：本题主要考察的是对知识的识记能力，比较容易。根据所学知识可知，在四川和安徽，率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制，故①③正确；②④不是。所以答案选A。知识点： [知识点：]经济体制改革，中国的振兴 对数据处理： 将数据的[知识点：]作为数据的第四层标签，显然不同数据的第四层标签数量众多 仅保留翻译作为数据特征，删除

LSTM文本分类情感分析 使用LSTM进行文本分类/情感分析。使用LSTM对数据执行文本分类/情感分析。这些推文已从Twitter撤出，然后进行了手动标记。列： 地点 鸣叫于 原始推文 标签

对KNN文本分类算法进行改进,提高文本分类正确率和分类效率.

chinese_text_classification 通过一个中文文本分类问题系统实现了各种分类方法 数据来源 数据搜狗新闻 类别 有汽车，娱乐，军事，体育，技术五种类别。原始数据比较大，没有上传，分词，去除重组词之后的数据放在processed_data文件夹下。 分类算法 主要实现了以下分类算法： NB（朴素贝叶斯） 支持向量机 快速文本 text_CNN text_RNN text_RCNN text_Bi_LSTM text_Attention_Bi_LSTM HAN（分层注意网络） 埃尔莫 分类准确率 分类准确率都在90％附近，没有进行过多预处理，只为熟悉算法的使用。 依赖库 基于tensorflow2.0实现，可以在win和linux下运行。觉得有用的点个赞，谢谢。

针对现有很多文本分类算法必须进行训练—测试—再训练的缺点以及通用模型的语法表现度较差等问题，提出一种改进的模糊语法算法（IFGA）。根据一些选取的文本片段建立学习模型；为了适应轻微变化，采用增量式模型，将选取的文本片段转换到底层架构中，形成模糊语法；利用模糊联合操作将单个文本片段语法进行整合，并将所学习的文本片段转换成更加一般的表示形式。与决策表算法、改进的朴素贝叶斯算法等进行了两组对比实验，第一个实验结果表明，IFGA和其他机器学习算法性能并无明显差异；第二个实验结果说明，增量式学习算法比标准机器学习算法更加具有优势，其性能较平稳，数据的尺寸影响更小。提出的算法具有较低的模型重新训练时间。

简介 1、本项目是在tensorflow版本1.14.0的基础上做的训练和测试。 2、本项目为中文的多标签文本分类。 3、欢迎大家联系我 4、albert_small_zh_google对应的百度云下载地址： 链接： 提取码：wuxw 使用方法 1、准备数据 数据格式为：classifier_multi_label_textcnn/data/test_onehot.csv 2、参数设置 参考脚本 hyperparameters.py，直接修改里面的数值即可。 3、训练 python train.py 4、预测 python predict.py 知乎代码解读

这是用于分类，聚类的英文文本语料20_newsgroups