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文本分类模型处理流程 1.样本整理 2.数据预处理 直接按照字符处理可以使用keras的api Tokenizer(char_level=True) 建立字符数字索引 text_to_sequence
WordFeature 一个文本分类器 希望对大家有用
文本分类训练样本集,主要为新闻集,将近万余个样本,已完成标签分类,可用于文本分类模型训练,主要为源文本内容,下载后需要自行中文分词等预处理
NULL博文链接:https://luchi007.iteye.com/blog/2267674
本报告包括完整的文本分类处理过程,包括24万搜狗预料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建(CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值)。并用自编朴素贝叶斯以及sklear
文本分类语料库,包含医药、计算机、环境、经济、交通、艺术、体育等10个学科领域
LSTM多类文本分类,keras实现,Multi-ClassTextClassificationwithLSTM,bySusaNLi。
文本分类特征选择方法
文本分类语料库,中文,训练集和测试集
利用十大经典机器学习算法之一的SVM(支持向量机)算法,实现文本分类,用于自然语言处理。
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