Python简单高效的Bert中文文本分类模型开发和部署

针对从文集全局角度评价特征重要性的传统特征选择方法可能忽略某些重要分类特征的问题,提出两步特征选择方法.该方法首先过滤掉类别关联性不强的特征;然后根据词的统计信息将词归为各个类别的区分词,找出每个类的

文本分类器提供多种文本分类和聚类算法支持文本极性情感分类文本风险类型分类等文本分类和聚类应用开箱即用.python3开发.

最初在中文自然语言处理开放平台上获得，由复旦大学李荣陆博士收集整理

BERT模型具有遮罩功能的正确错误字符 实在抱歉,之前做项目比较急,然后没有完全上传完文件,导致大家使用受阻,替换更新有人提醒该模型,近期发生,特意将奉上,提取码为:hhxx另外其中某些得文件也有发表

摘　要: 文本分类是指在给定分类体系下, 根据文本的内容 自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模 型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系 统结构、预处理、特征提取、训练算法

加载Gutenberg语料库； 过滤停用词； 构建词袋模型：一篇文档是有其中的词构成的一个集合（袋子）； 词频分析：NLTK中的FreqDist类可以将单词封装成字典。 分类器部分代码见《Python

本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。

，提出了互依赖和等效半径的概念，并将两者相结合，提出新的分类算法———基于互依赖和等效半径、易更新的分类算法"U*,!XUK"U*,!XU计算复杂度较低，而且扩展性能较好，适用于大规模场合K将"U

采用深度学习，cnn,rnn两种方式对新闻类信息。进行分类预测。。。。仅供初学者练习使用

本文基于Google开源的BERT代码进行了进一步的简化，方便生成句向量与做文本分类