自然語言處理——文字分類
文字分類是自然語言處理中的一個重要應用。也是學習了機器學習各種模型後，最好的一個實際運用。之前也寫了一些文章，但是都是斷斷續續，從來沒有寫成系列。這兩年的工作，總算是有機會輪到我做一些應用NLP技術的工作。最近喜歡上邊開發邊寫ppt，伴隨著梳理資料，回憶以前的工作，想著寫一寫總結。我不是數學專業，數學也不好，而且從來不願意推公式。近幾年看書感覺不再雲裡霧裡，應該是該寫的書都被寫出來了，所以大家都開始寫公式背後的原理。這個系列打算用我自己的理解，自己的話來寫。其實自己比較喜歡寫寫像散文一樣的文字，吼吼，終於過了研究生畢業，不用再用所謂的書面文字寫東西了。打算從以下這幾個方面來寫。
- 怎麼將二分類模型應用到多分類問題？
- 怎麼評價訓練出的分類模型？
- 樸素貝葉斯分類器就是數數？
- 支援向量機是怎麼畫分類平面的？
- 把淺層神經網路應用到文本當前最好的包是啥？
相關推薦
自然語言處理——文字分類概述
內容提要 分類概述 分類流程 資料採集 爬蟲技術 頁面處理 文字預處理 英文處理 中文處理 去停用詞 文字表示 特徵選擇 分類模型 分類概述
自然語言處理——文字分類平臺功能及UI設計
內容提要 歡迎頁面 語料分析 語料處理 英文支援 特徵選擇 工作空間配置 單一分類測試 分類器速度對比 分類演算法對比 特徵選擇對比 NLV引數調優 kNN引數調優
Python自然語言處理—文字分類—樸素貝葉斯
一 貝葉斯公式 公式很好理解，當我們相求已知狀態X下打上Y標籤的概率的時候，可以將問題分以下三個問題 1，求標籤Y下X狀態的概率 2，求標籤Y的概率 3，求X狀態的概率 以上三個問題可以簡單的統計已知樣本就可以獲取得到，這個工作是可以大規模並行處理的。 我們再數學一點的
自然語言處理——文字分類
文字分類是自然語言處理中的一個重要應用。也是學習了機器學習各種模型後，最好的一個實際運用。之前也寫了一些文章，但是都是斷斷續續，從來沒有寫成系列。這兩年的工作，總算是有機會輪到我做一些應用NLP技術的工
基於百度AI的自然語言處理文字分類
前言： 需要在百度AI平臺註冊登入並建立專案。 爬蟲程式碼 1 import scrapy 2 from BaiDuAi.items import BaiduaiItem 3 4 class AiSpider(scrapy.Spider): 5 name =
Spark2.0 特征提取、轉換、選擇之二：特征選擇、文本處理，以中文自然語言處理(情感分類)為例
true 方便 linear value taf 文檔 ota ati inter 特征選擇 RFormula RFormula是一個很方便，也很強大的Feature選擇（自由組合的）工具。 輸入string 進行獨熱編碼（見下面例子country） 輸入數值型轉換為dou
Python自然語言處理 5 分類和標註詞彙
目標： （１）什麼是詞彙分類，在自然語言處理中它們如何使用？ （２）對於儲存詞彙和它們的分類來說什麼是好的Python資料結構？ （３）如何自動標註文字中每個詞彙的詞類？ 基本技術，包括序列標註，N-gram模型，回退和評估 一 使用詞性標註器 text = nltk.w
自然語言處理—文字情感分析
自然語言處理（NLP）中的文字情感分析是一個重要的應用領域，多用於評價性的使用者資訊回饋，如電影影評和購物後的評價。而情感分析主要是通過使用者的回答文字資料（中文），進行文字情感量化分析，現有的情感分析方法：1.情感詞典分析方法。2.機器學習分析方法。 情
斯坦福大學-自然語言處理入門 筆記 第六課 文字分類與樸素貝葉斯
一、文字分類任務概述 1、應用領域 歸類 垃圾郵件識別 作者識別 性別/年齡識別 等等 2、定義 輸入：一個文件d，一系列固定的型別C={c1,c2,…,cj} 輸出：預測類別c ∈ C 3、分類方法
用深度學習解決自然語言處理中的7大問題，文字分類、語言建模、機器翻譯
摘要： 本文講的是用深度學習解決自然語言處理中的7大問題，文字分類、語言建模、機器翻譯等，自然語言處理領域正在從統計學方法轉向神經網路方法。在自然語言中，仍然存在許多具有挑戰性的問題。但是，深度學習方法在某些特定的語言問題上取得了state-of-the-art的結果。 本文講的是用深度學習解決自
自然語言處理系列-2-文字分類-傳統機器學習方法
文件分類是指給定文件p（可能含有標題t），將文件分類為n個類別中的一個或多個，本文以人機寫作為例子，針對有監督學習簡單介紹傳統機器學習方法。 文件分類的常見應用: 新聞分類: 也就是給新聞打標籤，一般標籤有幾千個，然後要選取k個標籤，多分類問題，可見2017知乎
自然語言處理系列-2-文字分類-深度學習-2
3. 正文與標題 文件分為正文和標題兩部分，一般兩部分分開處理，可以共享Embedding層也可以不共享，人機寫作分類問題中我們沒有共享Embedding。 3.1 正文多層CNN，未使用標題 CNN需要設定不同大小的卷積核，並且多層卷積才能較好的捕獲文字的特徵
自然語言處理課程作業 中文文字情感分類
摘要：20世紀初以來，文字的情感分析在自然語言處理領域成為了研究的熱點，吸引了眾多學者越來越多的關注。對於中文文字的情感傾向性研究在這樣一大環境下也得到了顯著的發展。本文主要是基於機器學習方法的中文文字情感分類，主要包括：使用開源的Markup處理程式對XML檔案進行分析處理、中科院計算所開源的中文分詞處理
自然語言處理(NLP) 三：詞袋模型 + 文字分類
1.詞袋模型 （BOW,bag of words) 用詞頻矩陣作為每個樣本的特徵 Are you curious about tokenization ? Let’s see how it works! we need to analyze a coupl
自然語言處理之文字分類
一、前言 文字分類(Text Classification或Text Categorization，TC)，或者稱為自動文字分類(Automatic Text Categorization)，是指計算機將載有資訊的一篇文字對映到預先給定的某一類別或某幾類別主題的過程。文字分類另外也屬於自然語言處理領域。文
NLP系列(1)_從破譯外星人文字淺談自然語言處理的基礎
應用 展現 發現 func 文本 詞幹 pos 中文分詞 漢語 作者：龍心塵 &&寒小陽 時間：2016年1月。 出處： http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/505
Python自然語言處理筆記【二】文本分類之監督式分類的細節問題
重要 探索 基於 font 產生 com 分類器 保持 聯合 一、選擇正確的特征 1.建立分類器的工作中如何選擇相關特征，並且為其編碼來表示這些特征是首要問題。 2.特征提取，要避免過擬合或者欠擬合 過擬合，是提供的特征太多，使得算法高度依賴訓練數據的特性，而對於一般化的
WSDm問題語義匹配分類演算法，Sentence Embedding實現，自然語言處理
優化版後的網路架構圖： 參考文獻： https://arxiv.org/pdf/1808.08762.pdf 實現程式碼（自己修改了一部分，效能更高）： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 22 1
C# 自然語言處理1-識別文字到語音
1. 引入System.Speech.dll2. 實現： static void Main(string[] args) { SpeechS
分享《文字上的演算法深入淺出自然語言處理(路彥雄)》PDF+《自然語言處理簡明教程(馮志偉)》PDF
下載：https://pan.baidu.com/s/16AFAsJ7JuDy0T5clteGrPA 更多資料：https://pan.baidu.com/s/1g4hv05UZ_w92uh9NNNkCaA 《文字上的演算法深入淺出自然語言處理(路彥雄)》PDF，212頁，帶書籤目錄，文字可以複製貼上。