NABoE模型在文本分类任务中表现得特别好: 论文链接: Neural Attentive Bag-of-Entities Model for Text Classification Github链接:https://github.com/wikipedia2vec/wikipedia2vec/tree/master/examples/text_classification 预训练模型 #6: Rethinking Complex Neural Network Architectures for Document Classification 现在...
这就是文本分类(Text Classification)问题。 问题来了,要想解决文本分类问题会遇到一些问题,比如: 文本如何表示? 特征如何提取? 分类器如何选择? 2 NLP任务 1)文本分类任务 输入:一句话 输出:类别 2)猜测NLP文本分类流程 回忆:CV图像分类流程1)输入图像(image)。
RNN算是在自然语言处理领域非常一个标配网络了,在序列标注/命名体识别/seq2seq模型等很多场景都有应用,Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning文中介绍了RNN用于分类问题的设计,下图LSTM用于网络结构原理示意图,示例中的是利用最后一个词的结果直接接全连接层softmax输出了 Top~~ C...
该函数从语料库中删除了一组单词（如果有的话）。我们可以用nltk创建一个英语词汇的通用停用词列表（我们可以通过添加和删除单词来编辑此列表）。现在，我将在整个数据集中应用编写的函数，并将结果存储在名为“text_clean”的新列中，以便你选择使用原始的语料库，或经过预处理的文本。如果你对更深入的文本分析和预...
Universal language model fine-tuning for text classification[7] 归纳迁移学习在CV领域大放异彩,但并未广泛应用于NLP领域,NLP领域的现有方法仍然需要针对特定任务进行模型修改并从头开始训练。因此本文提出了通用语言模型微调(Universal Language Model Fine-tuning ,ULMFiT),一种可以应用于NLP中任何任务的高效率迁移学习...
Recurrent convolutional neural networks for text classification[11] 文本分类是众多NLP应用中的一项基本任务。传统的文本分类器通常依赖于许多人工设计的特征工程,例如字典,知识库和特殊的树形内核。与传统方法相比,本文引入了循环卷积神经网络来进行文本分类,而无需手工设计的特征或方法。
无监督方法——EDA来自论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》。一个用于提高文本分类任务性能的简单数据增强技术。 EDA 由四个简单但功能强大的操作组成:同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除。 在实验的五个文本分类任务中,EDA 提高了卷积和递归神经...
【NLP论文笔记】Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification(ULMFiT 理解) 本文主要用于记录发表于2018年的一篇论文。该论文首次提出了将迁移学习应用在NLP领域。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1801.06146.pdf...
有意思的是UCI ML药物审查数据集还可用于多类分类,如《Using Deep Learning for End Multiclass Text Classification》中所发表的,也可以尝试通过各种文本和数字特征来使用该数据集以解决多类文本分类问题。 如果有人想要亲身体验NLP,那么这个小型数据集就是一个不错的选择。
这方面的最早研究可能起源于“Character-level Convolutional Networks for Text Classification”这篇论文(作者是来自纽约大学的Xiang Zhang、Junbo Zhao、Yann LeCun)。它的处理方式很有意思,即针对字符层面直接应用CNN手段。 这种处理方式的转变,使得它和基于词的系列方法产生了多种差异。