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)。
首先,文本分类的应用包括:question answering, spam detection, sentiment analysis, news categorization, user intent classification, content moderation... 输入的文本可以来自web data, emails, chats, social media, tickets, insurance claims, user reviews, questions and answers from customer services... 难点在...
阅读笔记:Multi-Task Label Embedding for Text Classification https://github.com/nlpyang/structured https://github.com/vidhishanair/structured-text-representations https://arxiv.org/pdf/1705.09207.pdf 让AI当法官比赛第一名使用了论文Learning Structured Text Representations中的模型 ...
还可以去读dennybritz大牛的博客:Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow 以及字符级CNN的论文:Character-level Convolutional Networks for Text Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。
Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.Text classification Text classification is the task of assigning a sentence or document an appropriate category. The categories depend on the...
Text classification using a convolutional neural network. https://github.com/harvardnlp/sent-conv-torch Papers Convolutional Neural Networks for Sentence Classification https://arxiv.org/abs/1408.5882 Character-level Convolutional Networks for Text Classification ...
导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT (六)Expectation-Maximization (七)Machine Translation
- 1. 进入keras_textclassification/m01_FastText目录, - 2. 训练: 运行 train.py, 例如: python train.py - 3. 预测: 运行 predict.py, 例如: python predict.py - 说明: 默认不带pre train的random embedding,训练和验证语料只有100条,完整语料移步下面data查看下载 ...
自bert问世之后,如今的NLP行业无论是研究、赛事还是工程上,都会优先使用bert及其衍生模型进行迁移学习。当然我也不例外。但是怎样使用bert相关的东西才算优雅呢,这是个难题。 最早之前我使用过bert-as-service,纯将bert变成一个获取feature的服务来使用。后面接触和使用过CyberZHG大佬的keras-bert,以及基于keras-...
使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,bert,bert-cnn,bert-rnn,bert-rcnn,han,xlnet等等做文本分类,以及对比 - niushixiong/text_classification