本节资料是练习CNN 文本分类的数据,数据有是10类别,模型采用两层的神经网络。数据包含了测试集,训练集和验证集,并且代码讲解很详细,是联系CNN卷积网络实现的好数据。
对常用的文本算法进行了总结,介绍了算法的基本原理以及优缺点,适合新手阅读也适合老司机查漏补缺。发现不足欢迎交流。
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
vc编写的文本分类源代码
这是SVM文本分类程序源码,既有java版本,也有C++版本。
只要您按照文本分类程序中readme文本分类的主要流程.txt 的说明一步一步完成的话,就可以进行文本分类
该工具包包含了完整的文本分类流程,涉及分词、特征处理、模型训练、未知样本分类等,是初级文本分类必备工具包
基于朴素贝叶斯的文本分类,结合了TF-IDF算法和textrank算法
基于tflearn的cnn文本分类 cnn代码
为节省存储空间和提高搜索效率,在处理自然语言数据(或文本)之前或之后会自动过滤掉某些字或词,这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的,生成后的停用词就形
