Advertisement

Python使用BERT对THUCnews数据集做文本分类的源码及文本数据.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供利用Python结合BERT模型进行中文新闻文章分类的代码和THUCNews数据集。适用于自然语言处理相关研究与实践，助力初学者快速上手文本分类项目。 【资源说明】Python基于bert对thuc新闻数据集进行文本分类源码+文本数据.zip 1. 本资源中的所有项目代码都经过测试，并确保运行成功且功能正常，可以放心下载使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工，也适合初学者学习进阶。此外，它还可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期立项演示等用途。 3. 如果有一定基础的话，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python使用BERT对THUCnews数据集做文本分类的源码及文本数据.zip
    优质
    本资源提供利用Python结合BERT模型进行中文新闻文章分类的代码和THUCNews数据集。适用于自然语言处理相关研究与实践，助力初学者快速上手文本分类项目。 【资源说明】Python基于bert对thuc新闻数据集进行文本分类源码+文本数据.zip 1. 本资源中的所有项目代码都经过测试，并确保运行成功且功能正常，可以放心下载使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工，也适合初学者学习进阶。此外，它还可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期立项演示等用途。 3. 如果有一定基础的话，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的。
     
  • Bert文本分类项目实战（使用Keras-Bert）- 源代码和数据集.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Keras-Bert库进行BERT文本分类项目的完整实践方案，包括源代码及所需的数据集。 本资源主要基于bert（keras）实现文本分类，适合初学者学习使用。 数据集包括电商真实商品评论数据，包含训练集data_train、测试集data_test 以及经过预处理的训练集clean_data_train 和中文停用词表stopwords.txt。这些数据可以用于模型训练和测试，并且详细的数据介绍可以在文档中找到。 源代码部分： - word2vec_analysis.py 文件使用Word2Vec生成词向量，通过计算平均值得到句向量，然后构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 - bert_model.py 文件基于keras-bert库构建Bert模型对文本数据进行分类。
     
  • THUCNews新闻文本分类数据集修订版
    优质
    THUCNews新闻文本分类数据集修订版包含大量中国主流媒体的新闻文章，涵盖了时政、财经等十几个类别，旨在为研究者提供一个全面且高质量的数据资源。 包含体育、游戏等10个类别的数据共有60000多条，格式为：标签\t文本语料。
     
  • 基于BERT的情感分析与文本分类Python代码及数据集.zip
    优质
    本资源包含基于BERT模型进行情感分析和文本分类的Python代码及相关数据集，适用于自然语言处理领域的研究与应用开发。 项目代码已经过功能验证并确认稳定可靠运行，欢迎下载体验！如在使用过程中遇到任何问题，请随时私信沟通。 该项目主要面向计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信及物联网等领域的在校学生、专业教师以及企业员工。 此外，本项目具有丰富的拓展空间，不仅适合作为入门学习的进阶材料，还可以直接用于毕业设计、课程作业和大项目演示。我们鼓励大家基于此进行二次开发，并在使用过程中提出宝贵的意见或建议。 希望您能在参与该项目的过程中找到乐趣与灵感，同时也欢迎您的分享及反馈！ 【资源说明】 - **data**：存放数据的文件夹，包括原始数据、清洗后的数据以及处理过的数据等。 - **model**：用于存储机器学习模型的文件夹，包含训练好的模型。 - **train**：负责模型训练的部分，可能含有训练脚本和配置参数在内的相关文件。 - **crawler**：用于爬取所需数据的功能模块。 - **GUI**：展示数据及模型结果的图形用户界面部分。 - **processing**：处理数据预处理工作的模块，包含各种清洗、转换以及特征提取的相关函数或脚本。 - **sentiment**：进行情感分析的部分，包括实现的情感分析器和用于测试与评估该功能的脚本段落件。 - **topic**：负责主题建模的工作区，可能含有相关算法及其测试与评估用例。
     
  • BERT文本分类代码与数据
    优质
    本项目包含基于BERT模型进行文本分类任务的相关代码及训练、测试所需的数据集。适合自然语言处理领域研究者使用和参考。 求分享关于BERT文本分类的代码和数据。
     
  • 中文文本分类数据集.zip
    优质
    本资料包包含多种中文文本分类的数据集，适用于训练和测试机器学习模型在自然语言处理任务中的性能。 针对新闻栏目的中文文本分类任务，每个栏目包含5000条新闻：体育、时政、房产、家居、财经、时尚、科技、教育和娱乐。通过对这些新闻内容进行训练，可以构建一个模型来预测每条新闻所属的栏目。
     
  • 基于TensorFlow和CNN的新浪新闻文本分类（使用THUCNews数据集）- 附带资源
    优质
    本项目利用TensorFlow框架与卷积神经网络(CNN)技术对新浪新闻进行自动分类，实验采用THUCNews数据集，并提供相关代码及模型资源。 基于TensorFlow框架及卷积神经网络（CNN）技术，并利用清华数据集THUCNews进行新浪新闻的文本分类研究。该项目旨在通过深度学习方法提升新闻文本自动分类的效果与效率。
     
  • 文本分类数据集
    优质
    文本分类数据集是一系列被预先标记好类别的文档集合，用于训练和测试机器学习模型识别新文本的主题或情感等属性。 Spark MLlib实现的中文文本分类使用了Naive Bayes算法。训练模型所需的语料库很重要，在这里我采用的是搜狗提供的早期分类语料库，仅供学习测试之用。
     
  • 基于BERT的情感分析与文本分类Python代码+数据集+项目文档
    优质
    本项目提供了一个使用BERT模型进行情感分析和文本分类的完整解决方案，包括Python实现的源代码、相关数据集及详细的项目文档。适合深入研究自然语言处理技术的研究者或开发者参考学习。 基于Bert实现的情感分析与文本分类任务的Python源码、数据集及项目介绍文件已打包为.zip格式，此设计项目经导师指导并通过评审，获得98分高分评价。 该项目适用于计算机相关专业的学生进行毕业设计或课程实践练习，并可作为学习进阶和初期研究项目的演示材料。代码经过严格的功能验证，确保稳定可靠运行。欢迎下载体验！ 本资源主要针对以下专业领域的在校生、教师及企业员工：计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程以及物联网等。 项目具有较高的扩展性和灵活性，不仅适合初学者学习使用，也能满足更高层次的应用需求。我们鼓励大家在此基础上进行二次开发和创新实践，在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，请及时反馈沟通。 希望每位使用者能在本项目中找到乐趣与灵感，并欢迎大家分享自己的经验和成果！