意图识别是NLP中对话系统的一项基本任务。意图识别（有时也称为意图检测）是使用标签对每个用户话语进行分类的任务，标签来自一组预定义的标签。
判别模型是一种对观测数据进行直接分类的模型，常见的模型有逻辑回归和感知机学习算法等。此模型仅对数据进行分类，并不能具象化或者量化数据本身的分布状态，因此也无法根据分类生成可观测的图像。
Paper：Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（Computer Science, Mathematics-ArXiv）2020
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。
在本教程中，我们将讨论最大熵文本分类器，也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理，语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA，C++或PHP这样的标准编程语言实现最大熵分类器都可以，但是，为了估计模型的权重，必需解决数值优化问题。
【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。
自然语言处理，英文是Natrual Language Processing，简写为NLP，原本是计算机科学领域的一个研究方向。
多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。
近日 FAIR 实验室在官方博客中指出，目前 fastText 资料库已经能够在智能手机及小型电脑上使用，而且内存只需要几百千字节，充分增强了 fastText 的延展性。 为实现这一目的，FAIR 实验室需要尽可能减少 fastText 模型在运转时所消耗的内存。Facebook 的 FAISS 团队与 fastText 团队进行合作，发布论文《FastText.zip: Compressing Text Classification Models》（FastText.zip:压缩文本分类模型），能够克服
本博客提供了详细的分步教程，以便使用FastText进行文本分类。为此，我们选择在Amazon.com上对客户评论进行情绪分析，并详细说明如何抓取特定产品的评论以便对他们进行情绪分析。
PyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权重和其他重要组件，可以帮助你快速入门。
Fasttext是FaceBook开源的文本分类和词向量训练库。最初看其他教程看的我十分迷惑，咋的一会ngram是字符一会ngram又变成了单词，最后发现其实是两个模型，一个是文本分类模型[Ref2]，表现不是最好的但胜在结构简单高效，另一个用于词向量训练[Ref1]，创新在于把单词分解成字符结构，可以infer训练集外的单词。这里拿quora的词分类数据集尝试了下Fasttext在文本分类的效果, 代码详见 https://github.com/DSXiangLi/Embedding
但在众多收录的论文中，一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors 》的论文开始引起大家热议。这篇论文由滑铁卢大学、 AFAIK 机构联合完成，但既不是获奖论文更不是主会议论文。
来源 | analyticsvidhya.com 【磐创AI导读】：让我们一起来看下近期热门的机器学习Github仓库，包括了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）与大数据等多个领域。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
本系列文章总结自然语言处理（NLP）中最基础最常用的「文本分类」任务，主要包括以下几大部分：
今天给大家介绍2020年5月康奈尔大学Fei Wang教授团队发表在Briefings in Bioinformatics的综述“Recent advances in biomedical literature mining”。该综述总结了生物医学文献挖掘研究中存在的问题、方法和最新进展，并讨论了未来的研究方向。
在商业领域有很多文本分类的应用，比如新闻故事通常由主题来分类；内容或产品常常被打上标签；基于如何在线谈论产品或品牌，用户被分成支持者等等。
文本预处理是指在进行自然语言处理（NLP）任务之前，对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性，直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此，文本预处理是NLP中非常重要的一步，它有助于提高文本数据的质量，减少数据中的干扰因素，并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
选自towardsdatascience 作者：Susan Li 机器之心编译 参与：程耀彤、黄小天 互联网的绝大多数的文本分类都是二进制的，本文要解决的问题更为复杂。作者使用 Python 和 Jupyter Notebook 开发系统，并借助 Scikit-Learn 实现了消费者金融投诉的 12 个预定义分类。本项目的 GitHub 地址见文中。 GitHub 地址：https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/mas
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
长期视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.01759v2.pdf
摘要：本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍，包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型，了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目；第二部分内容是文本分类项目模型优化实践，主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践，可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一，从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗，本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流，后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/
在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。在本文结尾，您将能够对数据执行多标签文本分类。
自然语言处理说白了，就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情，典型的比如：情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的，这些的基础都是自然语言处理，另外还有一些语音处理，这就暂且不表了。总之，你看到的机器与人利用语言交互，用机器模拟人脑阅读，对话，评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。
转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
现在学习机器学习这块时，基本上都是要先学习Python，还要自己去学习更多的样本数据教程，这样对于使用C＃学习机器学习的基础并不容易，于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
作者：王千发 编辑：龚 赛 什么是文本分类 1 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，等等。传统的文本分类方法的流程基本是： 预处理：首先进行分词，然后是除去停用词； 将文本表示成向量，常用的就是文本表示向量空间模型； 进行特征选择，这里的特征就是词语，去掉一些对于分类帮助不大的特征。常用的特征选择的方法是词频过滤，互信息，信息增益，卡方检验等； 接下来就是构造分类器，在文本分类中常用的分类器一般是SVM，朴素贝叶斯等； 训练分类器，后面
近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
笔者从2018年初开始接触机器学习，现在是某一线互联网公司的NLP算法工程师。从小白一步步走来，积累了一些学习和实践过程中的经验。现在，从个人情况、入门心得和案例分享三个方面，介绍一下NLP的入门经历和学习方法，希望能帮助到大家。
摘要：本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案，主要介绍了三大类任务：第一类任务是文本分类任务，业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析，同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践；第二类任务是文本生成任务，介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案；第三类任务是相似文本召回任务，业务主要是广告算法词召回，线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
在前面的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将结合两种方法，用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码，代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
文本分类是一种基于自然语言处理技术，对给定的文本进行分类的方法。具体而言，文本分类将一篇文本分配到一个或多个预定义的类别中，这些类别通常是事先定义好的，例如新闻、评论、垃圾邮件、商品分类等。 文本分类在实际应用中有着广泛的应用，例如在舆情监控、垃圾邮件过滤、新闻分类、商品分类、情感分析等领域。通过对海量文本数据进行分类，可以帮助用户快速准确地获得所需信息，从而提高效率。此外，文本分类还可以帮助企业识别消费者的意见和情感倾向，为其提供更好的产品和服务，增强市场竞争力。
摘要：本篇主要总结了一下我在实际项目中对于文本分类任务的优化策略，主要包括预训练模型优化、语义embedding优化、分类层优化、使用知识蒸馏优化、使用标签内容信息优化、优化损失函数、通过半监督和主动学习优化、通过样本增强技术优化。对于想要提升线上文本分类任务效果的小伙伴可能有所帮助。
文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。近年来，深度学习所取得的前所未有的成功，使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标，因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。这里我们介绍基于机器学习和深度学习的文本分类，主要内容来自北航、伊利诺伊大学等学者联合发表论文 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning。
本文根据360算法专家史东杰在2019年软件绿色联盟开发者大会发表《AI算法在移动端安全实践和优化》主题演讲整理而成，从移动端的使用场景和建模优化两个维度介绍AI算法在360移动端的实践。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法——TF-idf。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法，但是因为它太有名了，以至于虽然我不是从事NLP领域的，但在面试的时候仍然被问过好几次，可见这个算法的重要性。
在我们做一个项目或业务之前，需要了解为什么要做它，比如为什么要做文本分类？项目开发需要，还是文本类数据值得挖掘。
Uber表示，对于AI开发者来说，Ludwig可以帮助他们更好地理解深度学习方面的能力，并能够推进模型快速迭代。
摘要：本篇主要分享腾讯开源的文本分类项目NeuralClassifier。虽然实际项目中使用BERT进行文本分类，但是在不同的场景下我们可能还需要使用其他的文本分类算法，比如TextCNN、RCNN等等。通过NeuralClassifier开源项目我们可以方便快捷的使用这些模型。本篇并不会重点剖析某个算法，而是从整体的角度使用NeuralClassifier开源工程，更多的是以算法库的方式根据不同的业务场景为我们灵活的提供文本分类算法。
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