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机器学习-文本分类
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【译】手把手教你在Python中实现文本分类
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务,目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下: 分析社交媒体中的大众情感 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件 自动标注客户问询 将新闻文章按主题分类
300万知乎多标签文本分类任务经验分享(附源码)
七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名。当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖。看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试。
全网数据类别整理与新闻文本分类
我针对 Sogou 公布的全网新闻数据,做了做文本分类的任务。 我发现某些频道的新闻很有看头。。。 更多的内容欢迎看一下我的这篇博...
使用CNN进行网站文本分类
本文主要讲述一些自然语言处理的基础知识,以及使用如何CNN模型对从网上爬取下来的网站网页文本进行分类。 词向量技术就是将词转化成向量形式,因为我们的分类器最后处理的都是向量,所以进行自然语言的预处理往往就是需要进行向量化。在sklearn库中使用svm对文本分类之前可以通过使用…
卷积神经网络文本分类
卷积神经网络(CNN)在图像处理领域取得了很大的成绩,它的卷积和池化结构能很好提取图像的信息,而在 NLP 领域循环神经网络(RNN)则使用的更多,RNN 及其各种变种因拥有记忆功能使得它们更擅长处理上下文。但 NLP 领域很多方面使用 CNN 取得了出色的效果,比如语义分析、…