Advertisement

本科毕业设计项目——自然语言处理中的敏感文本识别与分类系统的设计和实现

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


简介:
本项目旨在设计并实现一个能够自动识别和分类敏感文本的系统,采用自然语言处理技术,有效应对网络环境中的不当内容。 本科毕业设计项目——自然语言处理敏感文本识别与分类系统的设计与实现 1. 毕业设计内容概述: - 敏感文本分类程序的开发。 - 利用人工智能、自然语言处理技术和机器学习方法。 2. 数据收集和准备: - 训练数据通过爬虫技术获取并存储在数据库中的sample表内。 3. 系统实现步骤: - 在训练机器学习算法前,需先配置好与数据库的连接设置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ——
    优质
    本项目旨在设计并实现一个能够自动识别和分类敏感文本的系统,采用自然语言处理技术,有效应对网络环境中的不当内容。 本科毕业设计项目——自然语言处理敏感文本识别与分类系统的设计与实现 1. 毕业设计内容概述: - 敏感文本分类程序的开发。 - 利用人工智能、自然语言处理技术和机器学习方法。 2. 数据收集和准备: - 训练数据通过爬虫技术获取并存储在数据库中的sample表内。 3. 系统实现步骤: - 在训练机器学习算法前,需先配置好与数据库的连接设置。
  • 课程
    优质
    本课程致力于探索与实践针对中文文本的情感分析技术,涵盖自然语言处理基础、情感词典构建及机器学习模型应用等核心内容。 自然语言处理课程设计-中文情感分类使用VS2010进行编辑。
  • 优质
    本研究探讨了自然语言处理中基于机器学习的文本分类方法,通过多种算法对比实验,旨在提高分类准确率与效率。 Python文本分类总结:本段落涵盖了贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM(支持向量机)、词向量表示方法、TF-IDF特征提取技术以及神经网络模型,包括CNN(卷积神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GRU(门控循环单元)和双向RNN。此外还涉及了主题建模中的LDA算法,并且使用10分类语料库对上述机器学习和深度学习方法进行了实验对比分析,最终得出了相关结论与建议。
  • 、Transformer、
    优质
    本项目专注于研究和应用自然语言处理技术,特别是基于Transformer模型进行高效的文本分类及情感分析,探索其在不同场景下的优化方法。 本教程结合自然语言处理与Transformer模型进行文本分类及情感分析的讲解,介绍了Transformer的基本原理、结构以及实现方法,并指导读者如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练并评估相关模型。此教程适合于对Transformer模型感兴趣的自然语言处理爱好者和技术开发者,旨在帮助他们掌握基本知识与技巧,并能够运用这些技术完成文本分类及情感分析等任务。
  • 方向
    优质
    本毕业设计专注于自然语言处理领域,旨在通过深度学习技术提升文本理解与生成能力,探索其在机器翻译、情感分析等场景的应用价值。 这篇关于文本匹配算法研究与优化的毕业设计论文详细阐述了所使用的函数库及其意义;研究方案的设计与研究方法;以及研究成果及分析等内容。
  • :基于NLP垃圾短信
    优质
    本项目旨在通过自然语言处理技术实现对中文文本进行有效分类,并开发一套高效的垃圾短信识别系统,以提高信息筛选效率和用户体验。 本科毕业设计:自然语言处理+NLP+中文文本分类实战——垃圾短信识别 数据集格式: 标签\t文本 标签:正样本为1(表示垃圾短信),负样本为0(表示正常短信) 文本:具体的短信内容 环境依赖: - Python 3.6 - jieba - Scikit-learn 分类算法,例如SVM(支持向量机) (可根据需要替换其他分类模型) 使用说明: 运行python train.py以启动程序。
  • 料库
    优质
    本中文文本分类语料库为研究者提供大量标注数据,涵盖多个主题类别,旨在促进中文自然语言处理领域内的机器学习和信息检索技术的发展与应用。 中文自然语言处理文本分类语料包含15个类别:财经、电竞、房产、国际、教育、军事、科技、旅游、民生、农业、汽车、体育、文化、娱乐以及证券。
  • 料库
    优质
    本中文文本分类语料库涵盖了广泛的主题和领域,旨在支持研究者进行高效准确的中文自然语言处理任务,促进机器学习算法在中文环境下的应用与发展。 中文自然语言处理文本分类语料包含15个类别:财经、电竞、房产、国际、教育、军事、科技、旅游、民生、农业、汽车、体育、文化、娱乐和证券。