通过咱们之前几篇 fast.ai 深度学习框架介绍，很多读者都认识到了它的威力，并且有效加以了利用。
互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理，只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设定好一些规则，由机器来执行。但特征一多规则就很难制定，即使定下了规则也没法根据实际情况灵活变化。机器学习可以很好的解决以上问题，从一定程度上赋予了计算机以“学习”的能力，使得千人千面成为可能。 大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将笔者
文本摘要：许多文本挖掘应用程序需要总结文本文档，以便对大型文档或某一主题的文档集合做出简要概述。
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。
其实最近挺纠结的，有一点点焦虑，因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展，梦想成为一名NLP算法工程师，也正是我喜欢的事，而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷，大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学，硕士起招，如同一个跨不过的门槛，让人望而却步，即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松，但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾，不管怎样，梦还是要有的，万一实现了呢~
链接：https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/96690798
在第一章中，我们看到深度学习可以用于处理自然语言数据集并取得出色的结果。我们的示例依赖于使用预训练的语言模型，并对其进行微调以对评论进行分类。该示例突出了 NLP 和计算机视觉中迁移学习的区别：通常情况下，在 NLP 中，预训练模型是在不同任务上训练的。
深度学习问题，是指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。
大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队长期以来一直致力于钻研和积累各种大数据技术，曾获得cikm2014数据挖掘竞赛冠军，也开发过智能文本内容审核系统、作弊监测系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将达观在大数据技术实践时的一些经验与大家分享（达观数据联合创始人 纪传俊） 📷 CIKM
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。
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。
因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务（还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你）。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型（Pre-trained Language Modeling），具有很多的相似性。
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：
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
国内外很多研究者进行了客观评测（Yang，1999；Joachims，1998；He，2000；Tsay，2000；庞剑锋，2001；王灏，2003；李保利，2003；周雪忠，2003）。
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
人工智能中的机器学习是指让计算机通过学习数据的方式改善性能。在机器学习中，有四种主要的学习方式：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。本文将详细介绍这四种学习方式的概念、应用和优缺点。
文本分类的方法属于有监督的学习方法，分类过程包括文本预处理、特征抽取、降维、分类和模型评价。本文首先研究了文本分类的背景，中文分词算法。然后是对各种各样的特征抽取进行研究，包括词项频率-逆文档频率和word2vec，降维方法有主成分分析法和潜在索引分析，最后是对分类算法进行研究，包括朴素贝叶斯的多变量贝努利模型和多项式模型，支持向量机和深度学习方法。深度学习方法包括多层感知机，卷积神经网络和循环神经网络。
本章节中所涉及的知识点偏向于机器学习的范畴，那么机器学习和数据分析有什么区别呢。简单来讲，数据分析是少量数据采样分析而机器学习是海量数据全部分析。比较好的理解一点是，数据分析会总结过去已经发生的事情，而机器学习是为了预测未来发生的事情。这两者也是有相辅相成的关系。我们可以通过机器学习预测的结果，进行数据分析，得到一个相对准确的结论，辅助人们进行决策判断等等。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
机器学习是人工智能的一个分支。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。现实问题抽象为数学问题，机器解决数学问题从而解决现实问题。
摘要：本篇从理论到实践介绍了Facebook开源的FastText模型。首先介绍了背景，由于工作需要对当前语音助手红线模型进行优化，而当前模型使用的是FastText模型；然后从理论方面重点介绍了FastText模型，主要用于词向量训练和文本分类任务中，因为速度快和不错的效果所以广泛应用在工业界。FastText模型结构简单，将词向量和n-gram特征作为模型输入，进行求和取平均即可得到语义向量特征，最后接一个softmax进行分类；最后从源码实践的角度介绍了FastText文本分类流程。对于想了解FastText模型并且应用到线上文本分类任务中的小伙伴可能有所帮助。
一、大数据 1、大数据时代 随着智能手机的普及，网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深，用户的行为、 位置、 甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据，数据量呈现爆炸式增长。
Paper：Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（Computer Science, Mathematics-ArXiv）2020
将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性
本文讲述了一种基于自然语言处理的文本分类系统，通过使用朴素贝叶斯、规则引擎、主题模型等算法，实现对互联网文本的快速分类。系统具有良好的扩展性，支持快速更新，可以应用在多种场景中。
选自code.facebook 作者：Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言，如果想要让其应用支持多种语言，则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier，应用于「未知」语言上，成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上，超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上，人们使用的语言超过
算法实习生面经（nlp、数据挖掘、机器学习） 作者：酱油大大大 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/155251?type=2&order=3&pos=7&page
文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术（Snorkel）来获得海量标注数据，同时使用预训练语言模型进行迁移学习。
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：
摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习？》一文中，我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势，包括：
随着互联网和移动终端的发展，用户获取信息的需求越来越高——从以前单一地接受信息到现在主动获取自己感兴趣的资讯。搜狐新闻客户端的重要任务就是根据用户喜好向用户推荐他们感兴趣和关心的新闻，从而提升新闻点击率和阅读时长。
作者| AyLien 翻译| 康欣 校对| 刘熹娜 编辑| Ivy 序言 自动文档分类是一个很好的例子，说明如何善用机器学习和自然语言处理，让机器更好地处理人类语言。自动分类目的，是给一个文档或一段文字指派一个或多个类别，以方便对文档进行归类和管理。特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说，人工对文档，并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。 大体上讲，有两类机器学习方式：监督学习和非监督学习。监督学习方法是在“以往的观察”之上建立模型，这种“以往的观
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。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门致力于使机器能够像人类一样进行智能决策和行为的学科。监督学习（Supervised Learning）是人工智能领域中的一种重要学习方式，通过使用标注好的样本数据来训练模型，从而使模型能够预测新的未标注样本的输出。在监督学习中，数据集中包含了输入特征和对应的标签，模型通过学习这些标签与输入特征之间的关联关系，从而进行预测和分类。
计算语言：人类语言技术学会北美分会2019年年会（North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies/NAACL- HLT）于6月2至7日美国明尼阿波利斯举办。NAACL- HLT是A级同行评审会议，是继计算语言学协会（ACL）会议之后，计算语言学界的又一重要事件，即自然语言处理（NLP）。
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。
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在学术上并没有太大创新。但是它的优点也非常明显，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够分类有着30万多类别的50多万句子在1分钟之内。 本文首先会介绍一些预备知识，比如softmax、ngram等，然后简单介绍word2vec原理，之后来讲解fastText的原理，并
我们的任务是将ULMFit（Ruder等人，2018）等监督/半监督技术应用于Twitter美国航空公司情绪分析数据。
FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法；其由两部分组成，在文末有连接以及github代码源与文本分类案例。 fastText 原理 fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。下面我们一一介绍。 1.1 模型架构 fastText 模型架构如下图所示。fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特征向量通过线性变换映射到
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法；其由两部分组成，在文末有连接以及github代码源与文本分类案例。
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 本文聚焦于研究和开发可解释性工具的内容，对AAAI-2022《Tutorial on Explanations in Interactive Machine Learning》提及的三类可解释性工具/方法（局部可解释性、规则可解释性、概念可解释性）进行了解读，重点了解可解释性工具和方法的最新研究进展。 1 背景 近年来，学术界、工业界以及政府部门对 AI 伦理的重视程度日益加强，从 AI 伦理监管政策到 AI 伦理技术手段，提升 AI 伦理合规性和打造 AI
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