文本分类指:用计算机对文本(或其他实体)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记 伴随着信息的爆炸式增长,人工标注数据已经变得耗时、质量低下,且受到标注人主观意识的影响。因此,利用机器自动化的实现对文本的标注变得具有现实意义,将重复且枯燥的文本标注任务交由计算机进行处理能够有效克服以上问题,同时所标注的数据具...
在这项工作中,我们提出使用图卷积网络(GCN)来进行文本分类。基于词的共现关系和文档词的关系,我们为整个语料库构建单个文本图,然后学习用于语料库的文本图卷积网络(text GCN)。我们的text-GCN首先对词语和文本使用one-hot编码进行初始化,然后在已知文档类标签的监督下联合学习单词和文本的嵌入(通过GCN网络传播)。 我...
传统的机器学习分类方法将整个文本分类问题就拆分成了特征工程和分类器两部分。特征工程分为文本预处理、特征提取、文本表示三个部分,最终目的是把文本转换成计算机可理解的格式,并封装足够用于分类的信息,即很强的特征表达能力。 2.1.1 文本预处理 文本预处理过程是在文本中提取关键词表示文本的过程,中文文本处理中主...
kNN唯一的也可以说最致命的缺点就是判断一篇新文档的类别时,需要把它与现存的所有训练文档全都比较一遍,这个计算代价并不是每个系统都能够承受的 (比如我将要构建的一个文本分类系统,上万个类,每个类即便只有20个训练样本,为了判断一个新文档的类别,也要做20万次的向量比较!)。一些基于 kNN的改良方法比如Generaliz...
文本分类综述 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning,2020[1] 文本分类是自然语言处理中最基本,也是最重要的任务。由于深度学习的成功,在过去十年里该领域的相关研究激增。鉴于已有的文献已经提出了许多方法,数据集和评估指标,因此更加需要对上述内容进行全面的总结。
一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了,相关研究最早可以追溯到上世纪50年代,当时是通过专家规则(Pattern)进行分类,甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统,这样做的好处是短平快的解决top问题,但显然天花板非常低,不仅费时费力,覆盖的范围和准确率都非常有限。后来伴随...
文本分类研究综述一、本文概述文本分类是自然语言处理(NLP)领域的重要研究内容之一,旨在将给定的文本数据自动分配到预定义的类别中。随着信息技术的快速发展,大量的文本数据在网络、社交媒体、新闻、论文等领域中涌现,因此,文本分类技术对于信息过滤、内容管理、智能推荐等方面具有广泛的应用价值。本文旨在综述文本分类研究...
文本分类综述 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning,2020[1] 文本分类是自然语言处理中最基本,也是最重要的任务。由于深度学习的成功,在过去十年里该领域的相关研究激增。鉴于已有的文献已经提出了许多方法,数据集和评估指标,因此更加需要对上述内容进行全面的总结。 本文通过回顾1961年至...
Joulin等人提出了一种简单而又有效的文本分类模型,简称fastText。 fastText模型输入一个词序列(一段文本或者一句话),序列中的词与词组成特征向量,然后特征向量通过线性变换映射到中间层,中间层再映射到标签。输出这个词序列属于不同类别的概率。其中fastText在预测标签是使用了非线性激活函数,但在中间层不使用非线性激活函...