文本分类-CoreNLP

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
文本分类-CoreNLP介绍的是利用斯坦福大学CoreNLP工具包进行自然语言处理中的文本分类任务，包括情感分析、主题识别等应用。该引擎使用斯坦福的CoreNLP库对字符串进行分类。根据示例数据，查询字符串将被归入某一类。样本数据应采用“分类::文本”的格式，其中text可以是任意长度的字符串（带或不带空格），而分类是一个不含空格的字符串。查询和结果部分：查询必须包含一个“文本”字段，并使用您要分类的字符串填充该字段。除了这个必填项外，还可以添加可选参数如性别、头晕等，其中性别采用“男性”和“女性”，其余选项则为“是”或“否”。返回的结果将包括一个名为queryResults的字段，其格式如下：查询 =

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

文本分类-CoreNLP

优质

文本分类-CoreNLP介绍的是利用斯坦福大学CoreNLP工具包进行自然语言处理中的文本分类任务，包括情感分析、主题识别等应用。该引擎使用斯坦福的CoreNLP库对字符串进行分类。根据示例数据，查询字符串将被归入某一类。样本数据应采用“分类::文本”的格式，其中text可以是任意长度的字符串（带或不带空格），而分类是一个不含空格的字符串。查询和结果部分：查询必须包含一个“文本”字段，并使用您要分类的字符串填充该字段。除了这个必填项外，还可以添加可选参数如性别、头晕等，其中性别采用“男性”和“女性”，其余选项则为“是”或“否”。返回的结果将包括一个名为queryResults的字段，其格式如下：查询 =

yangliu.rar_knn 文本分类_文本分类_KNN算法_文本分类系统

优质

该资源提供了基于KNN算法实现的文本分类系统代码和文档，适用于进行文本分类的研究与应用开发。在信息技术领域，文本分类是一项基础且重要的任务，它涉及到自然语言处理、机器学习等多个子领域。本段落将深入探讨一个利用KNN（K-Nearest Neighbor）算法实现的文本分类系统，该系统在理解和应用Map（Mean Average Precision）上具有独特的优势。 KNN算法是一种典型的实例驱动的监督学习方法，其核心思想是通过找到训练集中与待分类样本最接近的K个邻居，并依据这些邻居的类别进行投票来确定待分类样本的类别。在文本分类中，KNN的应用主要体现在计算文本之间的相似度上。通常将文本数据转化为向量形式（如词袋模型或TF-IDF），然后通过欧氏距离、余弦相似度等方法计算两文本向量间的距离。在这个系统中，作者巧妙地运用了KNN算法对文本数据进行高效且准确的分类，并在Map的应用上达到了很高的水平。Map是衡量检索系统性能的一个重要指标，在信息检索和评估排序效果时尤其有用。它不仅考虑精确度还关注召回率，因此能全面反映系统的分类效果。计算Map的过程涉及到了平均精度（所有查准率的均值）与查准率的概念（相关文档数占总检索出文档的比例）。在KNN算法中，通过优化K值和距离度量方式可以提高Map值进而提升整体系统性能。然而，在处理大量非结构化文本数据时效率问题不容忽视。为了应对大数据集带来的挑战，作者可能采用了特征选择、降维等预处理技术以减少计算复杂性，并加快分类速度。此外，合理的索引结构（如kd树或球树）也能有效加速近邻搜索过程。总的来说，这个KNN文本分类系统是一个深入研究KNN算法在实际应用中的典型案例。它不仅展示了该方法的有效性和灵活性，还强调了Map作为评估指标的重要作用。对于希望深入了解和应用文本分类的学者或者开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。通过详细分析此案例可以更好地理解KNN的工作原理、掌握Map计算的方法，并从中学习如何优化文本分类系统的性能。

Stanford CoreNLP 3.9.2 Models Jar文件

优质

Stanford CoreNLP 3.9.2 Models Jar文件包含了用于自然语言处理任务的预训练模型和资源，支持英文文本分析、命名实体识别等多项功能。 stanford-corenlp-3.9.2-models.jar

新闻类别分类（文本分类）

优质

本项目旨在通过机器学习技术实现对新闻文本进行自动分类，提升信息检索与管理效率。利用深度学习技术，通过CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）两种方法对新闻类信息进行分类预测。这主要用于初学者练习之用。

PyCNN_SVM在Python中的文本分类_文本分类_语义分析

优质

PyCNN_SVM在Python中提供了一种有效的文本分类和语义分析工具。利用卷积神经网络与支持向量机结合的方法，该库能够准确地处理大规模的自然语言数据集，实现高效的文本分类任务。本段落提出了一种基于标题类别语义识别的文本分类算法，并探讨了该方法在结合LSA（潜在语义分析）和SVM（支持向量机）技术下的应用效果。

文本分类算法分析（优秀的文本分类方法）

优质

本文章深入剖析了多种文本分类算法，并对当前优秀的文本分类技术进行了详细介绍和比较分析。一种非常好的分类算法，它确实很出色。好东西自然有其独特之处。

BERT文本分类-BERT文本分类-BERT文本分类-BERT文本分类考虑到重复信息的问题，可以进一步简化为：重写后的标题：BERT文本分类

优质

简介：本项目聚焦于利用BERT模型进行高效准确的文本分类研究与应用。通过深度学习技术优化自然语言处理任务。文本分类任务可以使用BERT模型来完成。这种方法在处理自然语言理解问题上表现优异。通过预训练的BERT模型，我们可以有效地进行各种文本分类工作。

cnews_文本分类.zip

优质

该资料包包含用于新闻文本自动分类的数据集和相关资源，适用于研究与开发基于机器学习或深度学习的文本分类模型。 cnews中文文本分类数据集是根据新浪新闻RSS订阅频道2005年至2011年间的历史数据筛选过滤生成的，包含74万篇新闻文档（约2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。在原始新浪新闻分类体系的基础上，我们重新整合划分出以下14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。

cnews_文本分类.zip

优质

该资料包包含了一系列用于新闻文本自动分类的数据和模型，旨在帮助研究人员与开发者提高文本处理技术，特别是在中文环境下对新闻文章进行准确归类。 cnews中文文本分类数据集是根据新浪新闻RSS订阅频道2005年至2011年间的历史数据筛选过滤生成的。该数据集包含74万篇新闻文档（总大小为2.19GB），均为UTF-8纯文本格式。基于原始新浪新闻分类体系，我们重新整合划分出以下14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。