1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中 ...
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2018-09-20 16:06:56
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文章1 Generative and Discriminative Text Classification with Recurrent Neural Networks 时间：2017 机构：Google DeepMind 生成模型：generative 判别模型：discrimination 作者 ...
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2018-09-08 17:40:43
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朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导，为了加深理解，采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾... ...
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2018-09-04 10:30:46
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文本分类任务框架： 文本→特征工程（决定着模型分类的上界）→分类器（逼近模型的上限）→类别 文本特征提取： 1.经典的文本特征（前人的研究的成熟理论） 2.手工构造新的特征（手工提取，看数据集中是否有好的性特征） 3.用神经网络提取（神经网络仅作为特征提取器来用） 经典的文本特征： TF、TFIDF ...
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2018-09-03 19:59:04
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**摘要**：本文主要讲述了用半监督算法做文本分类(二分类) 。先说结论，这是一个失败的例子，训练到第15000条就不行了，就报错了。如果你的数据量不是很大的话，可以操作一下。这里面有很多值得学习的地方，尤其是关于文本的预处理。后续还会更新，把这条路打通。 ...
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2018-08-24 20:42:00
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一 高斯朴素贝叶斯分类器代码实现 网上搜索不调用sklearn实现的朴素贝叶斯分类器基本很少，即使有也是结合文本分类的多项式或伯努利类型，因此自己写了一遍能直接封装的高斯类型NB分类器，当然与真正的源码相比少了很多属性和方法，有兴趣的可以自己添加。代码如下（有详细注释）： 对于手动实现的高斯型NB分 ...
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2018-08-24 19:34:43
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我们使用了两种提取方式 1 .词频统计 2. 关键字提取 关键字提取的方式效果更好一些 第一步：数据读取 第二步：数据预处理，把每一行的内容拆分成一个个词 第三步： 与停用词库进行比对，去除内容中的停用词 ‘ 第四步构建模型，这里的数据我们需要做一步‘ ’.join的重连接,对于分类标签需要转换为数 ...
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2018-08-23 02:22:45
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用于文本分类的RNN-Attention网络 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 Attention机制在NLP上最早是被用于seq2seq的翻译类任务中，如Neural Machine Translation by ...
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2018-08-20 12:26:57
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假设我们一句话有十个词，每个词语都可以用128维来表示，那么一句话就是一个10*128的矩阵图片。建立一个如下图的卷积神经网络：上面对这个图片进行卷积核大小分别为2、3、4的卷积计算形成feature_map最后通过softmax进行分类代码如下：#coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpickleclassTextCNN(obj
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2018-08-14 11:26:41
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"Awesome Repositories for Text Modeling" |repo|paper| |: :|: :| | "miracleyoo/DPCNN TextCNN Pytorch Inception" | "Deep Pyramid Convolutional Neural Ne ...
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2018-08-12 15:46:16
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