1.textCNN 优势：短文本分类 可参照：https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/11969386.html 2.fast Text 优点：训练速度快 3.HAN(Hierarchical Attention Network) 优点：对文档的分类 双向的LSTM， ...
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2020-02-19 23:42:54
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本次介绍假新闻赛道一第一名的构建思路，大家一起学习下 任务描述 文本是新闻信息的主要载体，对新闻文本的研究有助于虚假新闻的有效识别。虚假新闻文本检测，具体任务为：给定一个新闻事件的文本，判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。该任务可抽象为NLP领域的文本分类任务，根据新闻文本内容，判定该新闻是真新闻还 ...
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2020-02-16 20:48:00
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在语言学上，词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子。
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2020-02-11 13:14:01
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BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 "BERT" 全称为 ...
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2020-02-08 17:37:21
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文章名《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》，2019，复旦大学 如何在文本分类中微调BERT模型？ 摘要：预训练语言模型已经被证明在学习通用语言表示方面有显著效果，作为一种最先进的预训练语言模型，BERT在多项理解任务中取得了惊人的成果。在本 ...
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2020-02-08 15:20:25
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转自：https://blog.csdn.net/Stupid_human/article/details/99414013 1.上下文相同的词，词义很大可能也相同。 比如这个例子中，单词可能意思是beer，和beer相似。 2.怎么做文本分类？ 两篇文章的向量相似，那么两篇文章也相似。 3.htt ...
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2020-02-02 01:10:04
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本文始发于个人公众号： TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了 朴素贝叶斯模型的基本原理 。 朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量 服从某个分布 ，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型 ...
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2020-01-22 11:08:14
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预训练文本分类地址： https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10241243.html https://www.cnblogs.com/zhouxiaosong/p/11384197.html 快速适配下游任务的工程代码：https://github.com/ ...
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2020-01-16 21:55:33
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一、数据集介绍 数据来源：今日头条客户端 数据格式如下： 每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code（见下文），分类名称（见下文），新闻字符串（仅含标题），新闻关键词 分类code与名称： github地址：https://github.com/fate233/to ...
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2020-01-06 09:38:17
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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0框架为主体，以图像分类、房价预测、文本分类等项目为依托，讲解Tensorflow框架的使用方法，同时学习到相关的深度学习/机器学习知识。 课程目录 课程下载 公众号【 计算机视觉联盟 】回复关键词【 201 ...
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2019-12-28 20:42:18
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