本篇部落格主要是記錄自然語言處理中的文字分類任務中常見的基礎模型的使用及分析。Github上 brightmart 大佬已經整理出很完整的一套文字分類任務的基礎模型及對應的模型程式碼實現。網上也有部分部落格將

過去的一年，深度神經網路的應用開啟了自然語言處理的新時代。預訓練模型在研究領域的應用已經令許多NLP專案的最新成果產生了巨大的飛躍，例如文字分類，自然語言推理和問答。 ELMo，ULMFiT 和OpenAI

一 寫在前面 未經允許，不得轉載, 謝謝~~~ 之前寫了一篇關於DPCNN文章解讀的筆記，所以再整理了相關的資料集處理情況和實驗情況一併分享出來，有需要的同學可以參考一下。 模型本身結構比較簡單

本文為你展示，如何使用 fasttext 詞嵌入預訓練模型和迴圈神經網路（RNN）， 在 Keras 深度學習框架上對中文評論資訊進行情感分類。 疑問 回顧一下，之前咱

fasttext是文字分類的一大利器，優點：快，嗷嗷快；缺點：暫未發現。但是我在使用其做文字分類時候還是遇到了挺多坑，今天先總結一個： 網上有人說設定訓練引數的時候，ngrams設定大於2可以提高模型的精確

導讀 最近在梳理文字分類的各個神經網路演算法，特地一個來總結下。下面目錄中多通道卷積已經講過了，下面是連結，沒看的可以瞅瞅。我會一個一個的講解各個演算法的理論與實踐。目錄暫定為： 多通道卷積神經網路（

【手機中國新聞】近日據外媒報道，在比利時布魯塞爾的自然語言處理實驗方法會議上，谷歌研究者向其展示的論文中描述了他們的離線裝置，在內建人工智慧系統“自我管控神經網路”（SGNNS）在對話相關的任務中取得了不錯的

文字理解是自然語言處理領域的一個核心目標，最近取得了一系列的進展，包括機器翻譯、問答等。不過之前的工作大多數是關心最終的效果，而人們對於模型何時做出決定（或做決定的原因）卻知之甚少，這是一個對於理論研究和實際應

本文為你展示，如何用10幾行 Python 語句，把 Yelp 評論資料情感分類效果做到一流水平。 疑問 在《 如何用 Python 和 fast.ai 做影象深度遷

文字分類指的是計算機通過演算法對輸入的文字按照一定的類目體系進行自動化歸類的過程。 在人工智慧浪潮席捲全球的今天，文字分類技術已經被廣泛地應用在文字稽核、廣告過濾、情感分析和反黃識別等NLP領域。本

很多時候，人們在網上晒各種東西、抒發情感。個體的情感分析可能沒有多大用處，但對大多數人的情感進行分析，就能得到比較有趣的結果。想象一下，當一個熱點新聞事件出現後，你可以通過分析大多數人的留言感知輿情，瞭解網路平

人的社會屬性決定了人與人之間的互動已經滲透到日常生活的方方面面，無論是在工作中與同事協作完成既定專案，亦或是到線上平臺上參與公眾討論以實現個人向社會的發聲，互動文字作為互動行為發生的基本載體可謂無處不在。如何

在 EMNLP 2018 中，針對短文字的處理，騰訊 AI Lab 釋出了 論文 Topic Memory Networks for Short TextClassification。這篇論文由騰訊 AI L

本教程將會建立一個神經網路模型，通過分析影評文字將影評分為正面或負面。這是一個典型的二分類問題，是一種重要且廣泛適用的機器學習問題。 我們將使用包含50,000條電影評論文字的IMDB（網際網路電影資料庫）

(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3) 前面我們學習了很多用NLP進