基于词典约简及多分类算法的文本分类系统的设计与开发.pdf

文本分类 @作者：明亮的安静@Email：sina dot com的brighthush 英文自述文件 项目介绍 这是一个用于中文文本分类的python项目。 我完成了这个项目作为自然语言理解课程的家庭作业。 在这个实验中，我使用了搜狗-文本-分类开放语料库。 我使用 TF/IDF 和信息增益作为特征提取算法。 由于我很懒，所以只实现了两个简单的分类算法，它们是 K-Nearest-Neighbour 和朴素贝叶斯分类。 在提取文本特征时，我们总是需要将句子分割成单词。 我用jieba做分词。 你也可以从获取这个模块。 代码中的命名约定 modeule_name, package_name, method_name, function_name, instance_var_name, function_parameter_name, local_var_name globa_var_n

朴素贝叶斯（二）文本分类朴素贝叶斯的一般流程用python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试算法：朴素贝叶斯分类函数文档词袋模型 朴素贝叶斯的一般流程 （1）收集数据：任何方法 （2）准备数据：数值型、布尔型 （3）分析数据：特征多，用直方图效果好 （4）训练算法：计算不同的独立特征的多条件概率 （5）测试算法：计算错误率 （6）使用算法：一般应用于文档分类，也可以在任意分类场景 用python进行文本分类 以在线社区留言板为例，构建快速过滤器，判断是否是侮辱性言论。用1和0分别表示。 准备数据：从文本中构建词向量 #创建一些实验样本 def loadDat

20newsgroups-text-classification 对20 newsgroups 数据集 进行文本分类 方法 基于传统机器学习方法的文本分类 基于深度学习的文本分类 测试结果 传统机器学习方法 MultinomialNB准确率为： 0.8960196779964222 SGDClassifier准确率为： 0.9724955277280859 LogisticRegression准确率为： 0.9304561717352415 SVC准确率为： 0.13372093023255813 LinearSVC准确率为： 0.9749552772808586 LinearSVR准确率为： 0.00022361359570661896 MLPClassifier准确率为： 0.9758497316636852 KNeighborsClassifier准确率为： 0.4584078711

课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作，掌握PyTorch基本使用； (2)掌握工业界短文本处理解决方案，如：对话系统，智能客服，新闻领域分类等； (3)词向量项目案例应用，掌握文本的表示方法； (4)通过项目案例实战，掌握TextCNN短文本分类在工业界应用，可以直接应用在如下领域 例如：对话系统意图识别，智能客服问答意图识别，资讯短文本分类等文本分类场景。 适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 (2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用，常用在对话语言平台，文章分类，智能客服，FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术，是作为自然语言处理从业者必备技能，本课程以案例驱动出发，结合多个工业级解决方案，了解当下文本分类实际工业界的应用。 课程要求： （1）开发环境：python版本：Python3.x；PyTorch深度学习工具； （3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础； （4）学员收货：掌握深度学习PyTorch工具使用；掌握Text

自然语言处理动手学Bert文本分类视频教程，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。

基于bert的代码 ：bert+dnn、bert +textcnn、bert_wwm+textcnn、bert+12层cls+textcnn

总结了文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机概念及其实现代码

今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧