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用TensorFlow Estimator实现文本分类
本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术,在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。
【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