随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法. 1.load data train_df = pd.read_csv('../data/train.tsv',delimiter='\t',names=['text','label']) print(train_df.shape) train_df.head()sentences = list(train_df['text']

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

RNN模型由于具有短期记忆功能,因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题,尤其是引入门控机制后,能够解决长期依赖问题,捕获输入样本之间的长距离联系.本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型,模型的结构为:LSTM(GRU)—dropout—LSTM(GRU)—dropout—全连接层—输出层,比较简单.关于TensorFlow搭建RNN模型有关的内容,在这篇<TensorFlow之RNN:堆叠RNN.LSTM.GRU及双向LSTM>博客里阐述得比较清楚了,这里不赘述. 尽管RNN模型天然比较

文本分类是自然语言处理中一个非常经典的任务,可用的模型非常多,相关的开源代码也非常多了.这篇博客用一个CNN模型,对新闻文本进行分类. 全部代码有4个模块:1.数据处理模块(命名为:cnews_loader.py) :2.模型搭建模块(命名为cnn_model.py):3.模型运行模块(命名为run_cnn.py):4.模型预测模块(命名为predict.py). GitHub地址:https://github.com/DengYangyong/Chinese_Text_Classificati

深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩.通常,图像处理的任务是借助CNN来完成的,其特有的卷积.池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理.结构,并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出.RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径. 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限.结构紧凑.能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能.论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(论文

详细使用说明:http://textgrocery.readthedocs.io/zh/latest/index.html TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具,特点是高效易用,同时支持中文和英文语料. GitHub项目链接 需要安装: pip install classifier 过程: >>> from tgrocery import Grocery # 新开张一个杂货铺(别忘了取名) >>> grocery = Grocer

1.对语料进行分析 基本目录如下: 其中train存放的是训练集,answer存放的是测试集,具体看下train中的文件: 下面有20个文件夹,对应着20个类,我们继续看下其中的文件,以C3-Art为例: 每一篇都对应着一个txt文件,编码格式是gb18030.utf8文件夹下的是utf-8编码格式的txt文件. 其中C3-Art0001.txt的部分内容如下: 2.数据预处理 (1)将文本路径存储到相应的txt文件中 我们要使用数据,必须得获得文本以及其对应的标签,为了方便我们进行处理,首先将

1.安装hugging face的transformers pip install transformers 2.下载相关文件 字表: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt 配置文件: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json 模型文件: wget

1. 输入文本预处理, 通过jieba分词, 空格" "拼接文本串.  每行一个样本, 最后一个单词为双下划线表明label,  __label__'xxx' . eg: 邱县 继刚 家庭 农场 小麦 . 玉米 . 棉花 . 大豆 . 蔬菜 . 苗木 种植 . 销售 ( 依法 须 经 批准 的 项目 , 经 相关 部门 批准 后方 可 开展 经营 活动 ) __label__A 江苏 嘉利欣 农业 科技 有限公司 农业 科技 研发 . 转让 . 咨询服务 展览 展示 服务 现代农业 休

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h

自然语言处理的大部分任务是监督学习问题.序列标注问题如中文分词.命名实体识别,分类问题如关系识别.情感分析.意图分析等,均需要标注数据进行模型训练.深度学习大行其道的今天,基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴. 本文分享一个中文文本标注工具Chinese-Annotator.  https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料.英文 NLP 的生态很好,针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究,

Part4文本分类 Part3文本聚类提到过.与聚类分类的简单差异. 那么,我们需要理清训练集的分类,有明白分类的文本:測试集,能够就用训练集来替代.预測集,就是未分类的文本.是分类方法最后的应用实现. 1.       数据准备 训练集准备是一个非常繁琐的功能,临时没发现什么省力的办法,依据文本内容去手动整理.这里还是使用的某品牌的官微数据,依据微博内容.我将它微博的主要内容分为了:促销资讯(promotion).产品推介(product).公益信息(publicWelfare).生活鸡汤(l

作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本 .非线性及高维模式识别 中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(或称泛化能力).SVM理论的学习,请参

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语