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新闻文本分类

新闻文本分类
前言一个很粗糙的新闻文本分类项目，解决中国软件杯第九届新闻文本分类算法的问题，记录了项目的思路及问题解决方法后续会进一步改进，包括：丰富训练集的数据，避免军事类、房产类、体育类的新闻数据过少，影响精度改用上限更高的Bert模型优化exe文件的页面，使其能够分别处理识别短文本和excel文件项目源码：https://github.com/bluehyssopu/NewSort项目问题链接：http
日期 2023-06-12 10:48:40
PT之BERT：基于torch框架(特征编码+BERT作为文本编码器+分类器)针对UCI新闻数据集利用Transformer-BERT算法(模型实时保存)实现新闻文本多分类案例
PT之BERT：基于torch框架(特征编码+BERT作为文本编码器+分类器)针对UCI新闻数据集利用Transformer-BERT算法(模型实时保存)实现新闻文本多分类案例目录基于torch框架(特征编码+BERT作为文本编码器+分类器)针对UCI新闻数据集利用Transformer-BER
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之SVM：利用SVM算法(超参数组合进行多线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
ML之SVM：利用SVM算法(超参数组合进行多线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candidates, totalling 36 fits [CV]
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之SVM：利用SVM算法(超参数组合进行单线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
ML之SVM：利用SVM算法(超参数组合进行单线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candidates, totalling 36 fits
日期 2023-06-12 10:48:40
TF之Transformer：基于tensorflow和Keras框架(特征编码+Tokenizer处理文本+保存模型)针对UCI新闻数据集利用Transformer算法实现新闻文本多分类案例
TF之Transformer：基于tensorflow和Keras框架(特征编码+Tokenizer处理文本+保存模型)针对UCI新闻数据集利用Transformer算法实现新闻文本多分类案例目录基于tensorflow和Keras框架(特征编码+Tokenizer处理文本数据+保存模型)针对UC
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之NB：基于news新闻文本数据集利用纯统计法、kNN、朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式)、线性判别分析LDA、感知器等算法实现文本分类预测
ML之NB：基于news新闻文本数据集利用纯统计法、kNN、朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式)、线性判别分析LDA、感知器等算法实现文本分类预测目录基于news新闻文本数据集利用纯统计法、kNN、朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式)、线性判别分析LDA、感知器等算法实现文本分类预测设计思路输出结果
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 class TfidfVectorizer F
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之NB：基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测
ML之NB：基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 vec = CountVectorizer() X_train = vec.fit_transform(X_t
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 https://www.
日期 2023-06-12 10:48:40
【NLP-新闻文本分类】处理新闻文本分类所有开源解决方案汇总
目录引言1 textCNN or Bert1.1 简介1.2 textcnn1.3 bert 2 Bert2.1 简介2.2 文件说明 3 LSTM or CNN or Transformer3.
日期 2023-06-12 10:48:40
【NLP-新闻文本分类】3 Bert模型的对抗训练
目录 1 引言2 步骤2.1 数据集预处理2.2 用预处理后的数据集训练Bert的语料库2.3 加载语料库和字典后用原始数据训练Bert模型2.4 模型测试 1 引言（1&#x
日期 2023-06-12 10:48:40
【NLP-新闻文本分类】２特征工程
赛题来自阿里天池的新闻文本分类赛题。具体赛题和前序步骤数据分析查看另一篇博客。【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索 1 引言特征工程就是从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好的描述数据&#
日期 2023-06-12 10:48:40
【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索
目录赛题介绍1 导入工具包2 读取数据3 数据集样例查看4 查看数据类型和数据大小5 查看缺失值6 观察数据分布6.1 查看Label分布6.2 查看句子长度分布6.3 句子中字符数量分布 7 总结分析
日期 2023-06-12 10:48:40
基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类
目录朴素贝叶斯算法编辑朴素贝叶斯的三种方式实战——对新闻文本进行文本分类朴素贝叶斯算法贝叶斯定理贝叶斯定理（Bayes Theorem）也称贝叶斯公式，是关于随机事件的条件概率的定理定理内容：如果随机事件A1 ,A2 ,...,An构成样本空间的一个划
日期 2023-06-12 10:48:40