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：
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)。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：
在大数据时代，海量的文本数据需要进行自动化处理和分析。文本分类和标注是自然语言处理领域的重要任务，它们可以帮助我们对文本数据进行整理、组织和理解。今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。
本章知识点：中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，文本分类算法和评价指标 使用的算法：朴素的贝叶斯算法，KNN最近邻算法 python库：jieba分词，Scikit-Learning 本章目标：实现小型的文本分类系统 本章主要讲解文本分类的整体流程和相关算法
文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
摘要：本篇主要从理论到实践介绍了当前超火的提示学习Prompt Learning。首先介绍了背景，从NLP四大范式引出预训练+微调和当前大火的提示学习Prompt Learning。相比于预训练+微调是让预训练模型适配下游任务，提示学习Prompt Learning则是让下游任务来适配预训练模型，将几乎所有NLP任务统一转化成语言模型问题，提升预训练模型的利用率；然后重点介绍了Prompt Learning，主要包括Prompt的作用、Prompt文本分类流程、Prompt形状、如何设计Prompt和Prompt Learning的优势；最后基于百度paddleNLP实战Prompt Learning，在小样本场景下的多分类任务中对比了预训练+微调和Prompt Learning的效果，使用同样的预训练模型Prompt Learning提升效果很明显。对于希望将Prompt Learning应用到实际业务中的小伙伴可能有帮助。
本文介绍了fastText这款基于子词（subword）的文本分类模型，该模型在文本分类任务上表现优异，具有较快的训练速度，并且支持多种语言。fastText采用子词建模，将文本拆分成子词，然后利用这些子词来训练模型。相较于word2vec和BERT等模型，fastText具有更高的训练效率和更好的性能。同时，fastText还可以用于多语言文本分类，并且不需要额外的预处理或数据标注。
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。
【新智元导读】作为最大的社交网站，每天Facebook上，用户分享的信息超过几十亿。为了利用这些数据，Facebook使用了各种各样的工具来对文本进行分类。传统的分类方法，比如深度神经网络，准确率虽高，但是却需要较长的训练时间。今天，Facebook AI实验室FAIR 宣布将把其研发的文本分析工具fastText进行开源。fastText 既可以用于文本分类，又能用于学习词汇向量表征。在文本分类的准确率上，fastText与一些常用的深度学习工具不相上下，但是在时间上却快很多：模型训练时间从几天减少到几秒
数字化已经改变了我们处理和分析信息的方式。信息的在线可用性呈指数增长。从网页到电子邮件、科学期刊、电子书、学习内容、新闻和社交媒体都充满了文本数据。其理念是快速创建、分析和报告信息。这是自动文本分类的
导读：Facebook声称fastText比其他学习方法要快得多，能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇”，特别是与深度模型对比，fastText能将训练时间由数天缩
1、NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 2、NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记） 3、NLP︱高级词向量表达（三）——WordRank（简述） 4、其他NLP词表示方法paper:从符号到分布式表示NLP中词各种表示方法综述
自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。
【导读】FastText是Facebook人工智能研究实验室（FAIR）开源的一个文本处理库，他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库，致力于提高文本表示和分类的效率。本文是Kirti Bakshi与
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
对于文本分类来说，数据标注是一项耗时且昂贵的工作。在训练数据集较小的情况下，使用预训练的ChatGPT模型可能比从头开始训练分类器或微调现有模型在测试集上实现更高的分类准确度。此外，ChatGPT可以帮助标注数据，以用于微调文本分类模型。
你好，世界！！我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。我将介绍3种主要算法，例如：
在近几年的自然语言处理领域中，BERT和GPT是两个引起广泛关注的语言模型。特别是在GPT3.5的基础上进行微调的chatGPT，持续出圈和火爆。chatGPT的火爆表明了预训练语言模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力，并且在提高自然语言理解和生成能力方面取得了显著的进展。这可能会带来更多的应用和更广泛的接受。
文经公众号「机器人圈」授权转载（微信号：ROBO_AI） 本文长度为4473字，建议阅读10分钟 本文为你介绍一套NLP文本分类深度学习方法库及其12个模型。 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。 它具有文本分类的各种基准模型，还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。 虽然这些模型很多都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些是非常经典的，因此它们可以说是非常适合作为基准模型的。 每个模型在模型类型下都有一个测试函数。 我们还探讨了用两个seq
当涉及到自然语言处理（NLP）中的文本分类与情感分析时，我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据，还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中，我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。
作者：王千发 编辑：李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集，为
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Report on Text Classification using CNN, RNN & HAN 翻译 | 小猪咪、莫尔•约瑟夫、M.Y. Li
一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。
文本挖掘任务大致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输入位置都要产生输出）序列到序列、异步的序列到序列。
论文：Graph Convolutional Networks for Text Classification. Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo∗.
我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架，实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法，而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之，它们是数据科学社区的一座金矿!
达观文本挖掘系统整体方案 达观文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用。 篇章级应用有六个方面，已经有成熟的产品支持企业在不同方面的文本挖掘需求： 垃圾评论：精准识别广告、不文明用语及低质量文本。 黄反识别：准确定位文本中所含涉黄、涉政及反动内容。 标签提取：提取文本中的核心词语生成标签。 文章分类：依据预设分类体系对文本进行自动归类。 情感分析：准确分析用户透过文本表达出的情感倾向。 文章主题模型：抽取出文章的隐
作者：曹阳敏 万达网络科技 | 资深研发经理 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为”物理/力学/曲线运动”。 当然，这个项目其实不靠谱，市场上已经有太多“搜题”类应用了。但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”，所以干脆回收利用一下，写篇文章圈圈粉。 源码地址： https://github.com/caoym
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。
文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，广泛应用于情感分析、新闻分类、主题检测等领域。随着预训练语言模型的发展，尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的出现，文本分类任务的性能得到了显著提升。本文将深入剖析如何使用BERT进行文本分类任务，涵盖模型准备、数据预处理、微调策略以及性能评估等方面，并通过代码示例展现关键步骤，旨在为读者提供一份详实且实用的实战指南。
昨天是一年一度的“女神节”，Mr.Tech首先给各位程序媛和小姐姐补上节日祝福哦~
前面文章中，有介绍如何训练生成定制化需求的 CoreML 模型，以图像分类为例做了演示，文章地址：
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。
新媒体管家 自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的重要话题，而人类语言的复杂性也给NLP布下了重重困难等待解决。随着深度学习（Deep Learning）的热潮来临，有许多新方法来到了NLP领域，给相关任务带来了更多优秀成果，也给大家带来了更多应用和想象的空间。 近期，达观数据文本挖掘组负责人张健应邀在雷锋网AI研习社分享了一些NLP方面的知识和案例。 1 达观文本挖掘系统整体方案 达观文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用
论文：Topic Memory Networks for Short Text Classification
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。
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。
文本分类是自然语言处理中一个很经典也很重要的问题，它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。和其他的分类问题一样，文本分类的核心问题首先是从文本中提取出分类数据的特征，然后选择合适的分类算法和模型对特征进行建模，从而实现分类。当然文本分类问题又具有自身的特点，例如文本分类需要对文本进行分词等预处理，然后选择合适的方法对文本进行特征表示，然后构建分类器对其进行分类。本文希望通过实践的方式对文本分类中的一些重要分类模型进行总结和实践，尽可能将这些模型联系起来，利用通俗易懂的方式让大家对这些模型有所了解，方便大家在今后的工作学习中选择文本分类模型。
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。
文本分类是自然语言处理的核心思想之一。如果一台机器能够区分名词和动词，或者它能够在客户的评论中检测到客户对产品的满意程度，我们可以将这种理解用于其他高级NLP任务。
链接：https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/96690798
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。
论文标题：How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 中文标题：如何微调 BERT 进行文本分类？ 论文作者：复旦大学邱锡鹏老师课题组 实验代码
由于需要学习语音识别，期间接触了深度学习的算法。利用空闲时间，想用神经网络做一个文本分类的应用， 目的是从头到尾完成一次机器学习的应用，学习模型的优化方法，同时学会使用主流的深度学习框架（这里选择te
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