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基于Spark的XGBoost中文文本分类系统：xgbspark-text-classification

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简介：
xgspark-text-classification是一款利用Apache Spark和XGBoost技术实现的大规模中文文本高效分类系统，适用于处理大规模数据集。 特征资料来源：Hive；分词工具：Ansj；功能工程包括NGram和TF-IDF或预训练的Word2Vec模型；分类算法使用XGBoost；通过Spark Pipeline进行模型训练，采用交叉验证与网格搜索来进行模型选择和调整。环境版本为：环境 2.1.1、1.2.1、0.7 和 5.1.2。

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  • 基于Spark的XGBoost中文文本分类系统：xgbspark-text-classification
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    xgspark-text-classification是一款利用Apache Spark和XGBoost技术实现的大规模中文文本高效分类系统，适用于处理大规模数据集。 特征资料来源：Hive；分词工具：Ansj；功能工程包括NGram和TF-IDF或预训练的Word2Vec模型；分类算法使用XGBoost；通过Spark Pipeline进行模型训练，采用交叉验证与网格搜索来进行模型选择和调整。环境版本为：环境 2.1.1、1.2.1、0.7 和 5.1.2。
     
  • Matlab无向图代码示例 - Graph-Based-Text-Classification: 基于图的文本分类
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    本项目提供了基于MATLAB的无向图实现代码，应用于文本分类问题。通过构建文档间的相似性图，进而利用图论方法进行高效准确的分类处理。 该项目旨在使用基于图的文本表示和图内核进行文本分类。该理论依据Marion Neumann、Roman Garnett、Christian Bauckhage 和Kristian Kersting 的研究：“传播内核：来自传播信息的高效图形内核”（2015年）。此外，还包括Neumann, M., Patricia, N., Garnett, R.和Kersting, K.在“数据库中的机器学习和知识发现：欧洲会议（ECML/PKDD 2012）”上的论文。 代码基于Marion Neumann 和Yu Sun的配置。这部分配置基于标准的Anaconda Python环境，已经安装了许多流行的科学软件包如numpy、matplotlib和scikit-learn等。 MATLAB引擎安装部分需要将PropagationKernel文件夹添加到MATLAB路径中，并按照指南来配置MATLAB引擎以供Python使用。此外还需要根据说明安装Stanford NLP工具包及Java环境。
     
  • 基于Word2vec词嵌入的Text-CNN中文文本分类
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    本研究采用Word2vec模型进行词嵌入，并结合Text-CNN架构对中文文本进行自动分类，有效提升分类精度与效率。 本段落是在参考了gaussic大牛的“text-classification-cnn-rnn”之后进行的一项实验研究，在相同的数据集上进行了基于词级别的CNN文本分类操作，并使用Word2vec训练词向量嵌入。相较于原版，本项研究做出了以下改进： 1. 引入不同大小的卷积核； 2. 添加了正则化机制； 3. 移除了纯中文或英文单词中的数字、符号等非字母字符； 4. 去掉了长度为一的所有词。 经过上述调整后，实验结果得到了显著提升。验证集准确率从最初的96.5%提高到了97.1%，测试集的准确性也由原来的96.7%上升至了97.2%。 本研究的主要目的在于探讨使用Word2vec训练出的词向量嵌入CNN模型后对分类效果的影响，最终实验得出的结果显示，在验证集中该方法能够达到97.1%的准确率。
     
  • 《Pattern Classification》模式分类 第二版 中文译本
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    《模式分类》第二版中文译本是经典机器学习教材之一，深入浅出地介绍了模式识别和统计分类的基本理论与方法。 此书是模式识别领域的经典之作之一，内容浅显易懂，适合作为自学教材。
     
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    简介：该仓库提供一个多标签文本分类的预训练BERT模型，适用于各种自然语言处理任务。通过微调模型以适应特定领域的数据集，实现高效的文本分类和标注。 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。代码结构如下： 在项目的根目录下，您可以看到以下文件夹及内容： - `pybert` - `callback`：包括但不限于`lrscheduler.py`, `trainingmonitor.py`等。 - `config`: 包含用于存储模型参数的基本配置文件如`basic_config.py`. - `dataset`: 包括数据输入输出相关代码。
     
  • text-classification-with-rnn:利用Torchtext、PyTorch及FastAI实现文本分类的深度学习方法...
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    本项目采用Torchtext、PyTorch和FastAI库，通过RNN模型实现高效的文本分类任务，为自然语言处理领域提供了一种有效的深度学习解决方案。 该笔记本展示了如何使用Torchtext、PyTorch和FastAI库对Kaggle的数据进行预处理，并构建及训练一个RNN文本分类器。所需库包括fastai和torchtext，还需要安装PyTorch。
     
  • 基于DL4J的CNN文本分类系统
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    本项目构建于DeepLearning4j框架之上，旨在开发一个用于文本分类的卷积神经网络(CNN)系统。该系统通过高效处理大量文档数据，实现精准分类，适用于新闻分类、情感分析等场景。 使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类，并基于DL4J示例中的代码进行了训练。由于可用的数据量较小，从某东网站上提取了几百条产品及类型划分数据用于模型的训练与验证。这些数据以train.txt文件的形式提供，其中第一列是产品的类别标签，后续内容则是经过分词处理的产品名称描述。例如，“衣服 海澜之家 旗下 品牌 海澜 优选 生活馆 多色 条纹 短袖 t 恤 男 浅灰 条纹 07170 / 95”。 具体操作步骤如下： 1. 运行Word2VecUtil.main方法生成word2vec.bin模型文件，训练数据为train.txt中提取的产品名称。 2. 使用CnnSentenceClassificationExample.main运行代码以完成模型的训练，并输出测试结果。例如，“衣服”类别下的一个产品描述：“【 一件 48 两件 78 三件 98 】 t 恤 男 2018 韩 版 夏季 短袖 t 恤”。
     
  • text分类论文.zip
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    该文档包含多篇关于文本分类方法与应用的研究论文，涵盖了机器学习、自然语言处理等领域，旨在探索更高效的文本自动分类技术。 《自然语言处理与深度学习在文本分类中的应用》 文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一个核心任务，旨在自动将文档归类到预定义的类别中。随着深度学习技术的发展，这一领域的研究取得了显著的进步。本段落档包含了一个压缩包，内含150篇关于该主题的专业论文，深入探讨了如何利用深度学习模型来提升文本分类的效果。 在自然语言处理基础方面，计算机科学的一个分支专注于使机器能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术用于预处理文本数据，包括分词、词性标注、实体识别等步骤，以便为后续的深度学习算法提供高质量的数据输入。 论文中详细介绍了多种深度学习模型在文本分类中的应用情况。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及Transformer架构，都已经被证明能够显著提升文本分类的性能。 对于序列数据处理而言，RNN模型具有固有的优势；而其改进版本LSTM与GRU则通过解决梯度消失问题进一步提升了这些模型的能力。另一方面，CNN在图像识别中的成功应用启发了它被引入到NLP领域中来提取局部特征，并且能够有效地减少计算复杂性。 Transformer架构基于注意力机制设计而成，在处理长距离依赖关系方面表现出色，已成为现代自然语言处理任务的主流框架之一，尤其是在大型预训练模型如BERT、GPT等的应用中取得了卓越成果。这些预先在大量未标记文本上进行过学习的语言表示能够显著提高特定应用中的分类精度。 此外，多模态融合技术也被广泛应用于提升分类效果；例如结合CNN和RNN的优势或利用BERT与其他架构的互补性可以进一步优化性能表现。同时数据增强技术和超参数调优策略也是必不可少的方法论支持点，在扩大训练集规模及寻找最优模型配置方面发挥着重要作用。 最后，准确率、精确度、召回率以及F1值等评估指标则被用来定量分析模型的表现，并为后续改进提供方向指引。 这150篇论文涵盖了上述所有关键领域，为理解自然语言处理与深度学习在文本分类中的应用提供了宝贵的资源。研究人员和实践者可以从这些研究中获得启发，探索更加高效准确的分类方法以推动该领域的进一步发展。