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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：文字分类
文本分类（TC）和命名实体识别（NER）是许多自然语言处理（NLP）应用程序的两项基本任务，涉及理解，提取信息和对文本进行分类。 为了实现这些目标，我们利用AutoPhrase（Jingbo Shang，2018）和预先训练的语言NER模型提取高质量的短语。 使用这些作为我们功能的一部分，我们能够为五类和二十类文本分类数据集实现高性能。 我们的项目采用了与以前的训练，验证和测试数据集相似的设置，并比较了不同方法的结果。
文本分类是一项重要的NLP任务，可以理解为给定的一组文本和标签。 我们要创建一个分类器，除其他文本外，还可以对它们进行分类。 文本分类任务主要包括理解文本和提取高质量的短语以进行模型训练。 例如，如果文本中经常出现的短语或单词为“政府”或“部长”，则该文本更有可能属于“政治”。 因此，对于我们来说，提取高质量的短语并确保它们能很好地代表这些文档非常重要。
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