大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用,比如朴素贝叶斯分类算法(NaïveBayes)、KNN、SVM、最大熵和神经网络等等。FastText是AIResearch在16年开源的一种文本分类器。其特点就是fast。相对于...
包含Arts、Literature等类别的语料文本、可用于聚类的英文文本数据集、网易分类文本分类文本数据、tc-corpus-train(语料库训练集,适用于文本分类分类中的训练)、2002年中文网页分类训练集CCT2002-v1.1等。
相对于以前的文本分类中的BiLSTM模型,BiLSTM+Attention模型的主要区别是在BiLSTM层之后,全连接softmax分类层之前接入了一个叫做AttentionLayer的结构第一层采用textregionembedding,其实就是对一个n-...
“今日头条”的推送系统是典型的层次化文本分类算法,来帮助每篇新闻找到合适的分类,比如:第一大分类是政治、科技、财经、娱乐、体育等,体育类可以下分篮球、足球、网球等,足球又可以下分中国足球和国际足球,中国足球最后下分为甲、中超...
输出层的实现同样使用了层次softmax,当然如果自己实现的话,对于类别数不是很多的任务,个人认为是可以直接使用softmax的。最后,贴一个Keras的模型fasttext简化版。基于词向量表示,本文提出利用卷积神经网络来进行文本分类。其算法如上图...
balabala;垃圾文本分类,识别文本是否为垃圾…还有一些有意思的分类任务,比如去检测一句话的性别偏向,文本是否口语化的…都是我脑补的,大家也可以想想有哪些有意思的文本分类任务从应用的层面来说,做文本分类,你首先...
对于文本这样的非结构化数据来讲呢(图片、音频、文本、视频都是非结构化数据)?文本分类的核心都是如何从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征,抓取特征到类别之间的映射。所以特征工程很重要,可以由四部分组成:文...
层次聚类可以分为两种:凝聚(agglomerative)层次聚类和划分(divisive)层次聚类。凝聚方法把每个文本作为一个初始簇,经过不断的合并过程,最后成为一个簇。划分方法的过程正好与之相反。层次聚类可以得到层次化的聚类结果,但是计算复杂度比较高,...
文本分类可以帮助用户准确定位所需信息和分流信息。同时,互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本,其包含大量有价值的隐含信息,迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。基于人工智能技术的文本分类...
关于调研报告,隐君者老师在《一天学会写调研报告》中给大家讲了很多,相信看过的应该会有些初步的了解了。茶水泡面老师在很多时候也跟大家说过,公文写作(包括申论写作)很多时候就是策论文的常规写作套路:“是什么、怎么看...