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搜索资源列表

  1. 多标签分类学习

  2. 基于数据分解、多标签分类、文本分类、机器学习、情感分析

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：halfwfarmer

  1. 文本多标签分类

  2. 本人在公司闲来无事，根据句子意思给出相应的标签，包含着自己对机器学习和自然语言的处理。欢迎大家相互学习

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：qq_37526882

  1. 基于标签相似度的不良信息多标签分类方法

  2. 在多标记分类中，标签与标签之间的相关关系是影响分类效果的一个重要因子。传统的经典多标签分类方法如BR算法、ML-KNN算法等，忽略了标签之间的相关关系对实际分类的影响，分类效果一直不能令人满意；面对类别关联度极高的不良信息的多标签分类，分类效果更是大打折扣。针对上述问题，通过改进经典的多标签分类算法RAkEL，首先根据训练文本计算出各标签之间的相似度系数，然后再根据自定义不良信息层次关系计算出综合标签相似度系数矩阵，最后在RAkEL算法投票过程中根据综合标签相似度与中心标签重新确定最终的结果标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-22
    • 文件大小：1012kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. Python-NeuralClassifier一种快速实现分层多标签文本分类的工具包

  2. NeuralClassifier旨在快速实现分层多标签分类任务的神经模型，这在现实场景中更具挑战性和普遍性。 一个显着的特点是NeuralClassifier目前提供各种文本编码器，如FastText，TextCNN，TextRNN，RCNN，VDCNN，DPCNN，DRNN，AttentiveConvNet和Transformer编码器等。它还支持其他文本分类场景，包括二进制类和 多级分类。 它建立在PyTorch上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 文本分类介绍，目前的文本分类模型，数据集和模型对应的代码链接，介绍文本分类的流程和发展史。给出多标签文本分类介绍和对应工具

  2. 文本分类介绍，目前的文本分类模型，数据集和模型对应的代码链接，介绍文本分类的流程和发展史。给出多标签文本分类介绍和对应工具

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-07
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：xiaoqianlizhen

  1. 文本分类之多标签分类

  2. 多标签分类综述 意义 网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。 难点 类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。  类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难点。 多标签的训练集比较难以获取。 如下方法来解决这个问题： 1.在传统机器学习的模型中对每一类标签做二分类，可以使用SVM、DT、Naïv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38718262

  1. Text-Multilabel-Classification-BERT-Tf2.x:文本多标签分类-BERT-Tf2.0-源码

  2. 文本多标签分类-BERT-Tf2.0 该存储库包含针对多标签文本分类的预训练BERT模型的Tensorflow2.0实现。 脚步 从下载数据 借助download_bert.sh下载预训练的模型权重 运行train_bert.py 训练损失和准确性 测试损失和准确性

  3. 所属分类：其它

  1. 短文本社会情感分类的多标签最大熵模型

  2. 社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：601kb
    • 提供者：weixin_38734200

  1. multimodal-dialog-act-labeling:使用文本和韵律特征的Dialog Act（DA）标签分类-源码

  2. 多峰对话行为标记

  3. 所属分类：其它

  1. 用于图像和文本分类的新的多实例多标签学习方法

  2. 用于图像和文本分类的新的多实例多标签学习方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：734kb
    • 提供者：weixin_38590355

  1. baidu_nlp_project2:开课吧＆后厂理工学院_百度NLP项目2：试题数据集多标签文本分类-源码

  2. baidu_nlp_project2 开课吧＆后厂理工学院百度NLP项目2：百度试题数据集多标签文本分类 1.数据说明 原始数据集为高中下地理，历史，生物，政治四门学科数据，每个学科下各包含第一层知识点，如历史下分为近代史，现代史，古代史。原始数据示例： [翻译]率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制的省份是（） ①四川②广东③安徽④湖北A。 ①③B。 ①④C。 ②④D。 ②③题型：单选题|缺点：简单|使用次数：0 |纠错复制收藏到空间加入选题篮查看答案解析：A解析：本题主要考察的是对知识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. 有毒评论分类：使用BERT转移学习对文本进行多标签分类不平衡数据的重新采样-源码

  2. 使用预训练的Google BERT模型对有毒评论（Kaggle的竞争数据集）进行多标签分类 keras-bert.ipynb ：在Google的BERT模型的顶部微调一个多标签分类器（固定其参数）。 将Hamming损失与自定义定义的召回率指标一起使用（衡量分类器正确预测的阳性标签的比例），以评估分类器的性能。 use-model.ipynb ：使用微调的多标签分类器进行预测 colab-tpu ：文件夹包含用于在Colab TPU上训练模型的笔记本（注意：在对Colab TPU进行训练之前，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_42097557

  1. nlp_projects：自然语言处理中的项目：从基础学习到新闻分类等高级项目，再到创建聊天机器人并预测书中的下一个单词-源码

  2. 自然语言处理 NLP的项目 00. Twitter情绪 NLTK-spacy的用法 具有Spacy的命名实体识别，词汇和短语匹配 使用nltk的Wordcloud和情感分析 格式化pdf文件 01.新闻文本分类 在Sklearn中使用LR模型进行文本分类（来自Kaggle） 从零开始的平均倒数排名（MRR） 在Sklearn中使用随机森林模型进行文本分类 02. Stackexchange文本分类器[c1] 来自nltk的标记化，词干化，TF-IDF的示例 计数器，排序，AST的示例 从头

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：473mb
    • 提供者：weixin_42122306

  1. zhihu-text-classification：[2017知乎看山杯多标签文本分类] ye组（第六名）解题方案-源码

  2. 2017知乎看山杯多标签文本分类 比赛总结： 1.运行环境 下面是我实验中的一些环境依赖，版本只提供参考。 环境/库 版本 的Ubuntu 14.04.5磅 Python 2.7.12 jupyter笔记本 4.2.3 张量流gpu 1.2.1 麻木 1.12.1 大熊猫 0.19.2 matplotlib 2.0.0 word2vec 0.9.1 tqdm 4.11.2 2.文件结构 |-知乎文本分类| |-raw_data＃比赛提供的原始数据| |-数据＃预先得到的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42128558

  1. 多标签文本分类：关于基于神经网络的多标签文本分类-源码

  2. 深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目，也是对TensorFlow，深度学习（Fasttext，CNN，LSTM等）的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此，根据这种问题的特征，数据标签的格式类似于[0、1、0，...，1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. 文本分类：此存储库的目的是通过深度学习探索NLP中的文本分类方法-源码

  2. 文字分类 该存储库的目的是通过深度学习探索NLP中的文本分类方法。 它包括多标签分类，其中多个标签与一个文档相关联。 到目前为止，使用的基本模型是朴素贝叶斯，使用计数矢量化器创建文档矩阵。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于审阅的多标签文本分类：基于Amazon产品审阅的多标签文本分类，找到审阅所要记录的主题区域。 使用TfidfVectorizer和LogisticRegression-源码

  2. 多标签文字分类 基于Amazon Product Review的多标签文本分类，找到该评论将记录到的主题/区域 确定亚马逊产品评论的关键方面 电子商务通过提供给客户和零售商的多种见解，彻底改变了零售体验。 顾客的评论被视为零售商对其产品和服务的反馈。 这些反馈使他们能够更好地了解行业并提高产品的效率和质量。 对评论的全面分析可以为零售商和电子商务平台提供有关提高客户满意度所需的改进的见解。 电子商务团队手动处理此类百万条评论的分析，这是一项非常耗时的任务。 当零售商获得延迟反馈时，这会影响零售

  3. 所属分类：其它

  1. Bert-Multi-Label-Text-Classification：此存储库包含用于多标签文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现-源码

  2. PyTorch的Bert多标签文本分类 此仓库包含用于多标签文本分类的预训练BERT和XLNET模型的PyTorch实现。 代码结构 在项目的根目录，您将看到： ├── pybert | └── callback | | └── lrscheduler.py　　 | | └── trainingmonitor.py　 | | └── ... | └── config | | └── basic_config.py #a configuration file for stor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：weixin_42115513

  1. 喜p：用于多标签文本分类的深度神经网络框架-源码

  2. 喜p是用于多标签文本分类的深度学习工具。 它在训练语料库上学习将标签分配给任意文本，并可用于预测未知数据上的标签。 它是由CERN开发的，用于将主题类别分配给高能物理摘要，并从中提取关键字。 简短介绍 >>> magpie = Magpie() >>> magpie.init_word_vectors('/path/to/corpus', vec_dim=100) >>> magpie.train('/path/to/corpus', ['l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：829kb
    • 提供者：weixin_42127783

  1. Keras-TextClassification：中文长文本分类，短句分类，多标签分类，两句相似度（多标签分类或句子分类，长或短），字词向量嵌入层（嵌入）和网络层（图）嵌入基类，FastText，TextCNN，CharCNN，TextRN

  2. 安装（安装） pip install Keras-TextClassification step2 : download and unzip the dir of 'data.rar' , 地址: https : // pan . baidu . com / s / 1 I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket cover the dir of data to anaconda , like '/anaconda/3.5.1/envs/tensorflo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：483kb
    • 提供者：weixin_42122432
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