NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

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支持向量机vc++实现.一个很好的分类系统 .可以分类文本

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是一个情感分类的项目，前面是对emotion数据集的处理和分析，以及将整个数据集分词以及处理成模型的输入形式。 主要是通过加载一个文本分类的预训练模型，然后在数据集上面进emotion数据集上面的fine-tuning。然后对训练好的模型进行效果的分析，包括F1，Precision和Recall等。 fine-tune transformers distilbert-base-uncased - distilbert 是对 bert 的 distill 而来 - 模型结构更为简单， - bert-base-uncased 参数量：109482240 - distilbert-base-uncased 参数量：66362880 - trainer默认自动开启 torch 的多gpu模式， - `per_device_train_batch_size`: 这里是设置每个gpu上的样本数量， - 一般来说，多gpu模式希望多个gpu的性能尽量接近，否则最终多gpu的速度由最慢的gpu决定， - 比如快gpu 跑一个batch需要5秒。

自然语言处理作业：基于CNN的文本分类模型训练 数据划分 分成训练集、验证集、测试集 加载预训练词向量模型 基于CNN的文本分类 数据划分 分成训练集、验证集、测试集加载预训练词向量模型 ../资料/实验/第四章/sgns.sogou.word.bz2 使用Keras对语料进行处理 提取文本中的词并向量化处理，也可以使用其他工具，或自己编写 定义词嵌入矩阵生成Embedding Layer构建模型、训练、评估 输出模型的准确率(以图的形式)

本资源是https://jarod.blog.csdn.net/article/details/127636618的配到资源，详细讲解了如何从零开始用TensorFlow搭建TextCNN，完成文本分类任务。 包含完整源代码和教程文档。模型搭建在Jupyter环境，可以根据教程文档或参考源代码自己一步一步实现自己的TextCNN，并在自己的数据集上训练出自己的模型。 模型在测试集上准确率达到96.45%，可以满足生产使用。

pytorch实现文本情感分析详细教程 关键词：python，情感分析，英文文本分类，Bi-LSTM 训练集准确度高达98%，验证集准确度最高达到82%，数据集来自竞赛平台DataCastle，竞赛链接为：https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?spm=5176.12282016.0.0.31ed52e3oG2G01&id=359，本代码可以帮助大家获取前70的排名成绩，后续可以进行二次修改，有望冲击前50。

Keras中的字符级CNN 该存储库包含用于字符级卷积神经网络的Keras实现，用于AG新闻主题分类数据集上的文本分类。 已实现以下模型： 张翔，赵俊波，严乐村。 。 NIPS 2015 Yoon Kim，Yacine Jernite，David Sontag，Alexander M.Rush。 。 AAAI 2016 白少杰，齐科·科特尔（J. Zico Kolter），弗拉德·科特（Vladlen Koltun）。 。 ArXiv预印本（2018） Kim的CharCNN最初是经过端到端训练的语言建模管道的一部分，但已被改编为文本分类。 用法 安装依赖项（Tensorflow 1.3和Keras 2.1.3）： $ pip install -r requirements.txt 在config.json文件中指定训练和测试数据源以及模型超参数。 运行main.py文件，

本项目通过textcnn卷积神经网络实现对文本情感分析识别，由python 3.6.5+Pytorch训练所得。