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零基础入门NLP自然语言处理-文本分类实验（word2vec、词袋模型、scikit-learn词向量构建、TF-IDF）

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简介：
本课程适合对NLP领域感兴趣的初学者，涵盖word2vec、词袋模型等基础知识，并通过实践操作使用scikit-learn和TF-IDF进行文本分类实验。 入门：基于word2vec词向量的分类实例及基于词袋模型的分类方法；利用Gensim生成词嵌入。进阶内容包括使用LSTM+X进行IMDB文本分类，以及四个简单的IMDB文本分类示例。此外，还介绍了如何在Keras中应用Word嵌入层(Embidding)用于深度学习，并提供了三种构造词向量的方法实例和多通道CNN模型的文本分类方法。最后是关于TfidfVectorizer统计词频(TF-IDF)的相关内容。

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  • 零基础入门NLP自然语言处理-文本分类实验（word2vec、词袋模型、scikit-learn词向量构建、TF-IDF）
    优质
    本课程适合对NLP领域感兴趣的初学者，涵盖word2vec、词袋模型等基础知识，并通过实践操作使用scikit-learn和TF-IDF进行文本分类实验。 入门：基于word2vec词向量的分类实例及基于词袋模型的分类方法；利用Gensim生成词嵌入。进阶内容包括使用LSTM+X进行IMDB文本分类，以及四个简单的IMDB文本分类示例。此外，还介绍了如何在Keras中应用Word嵌入层(Embidding)用于深度学习，并提供了三种构造词向量的方法实例和多通道CNN模型的文本分类方法。最后是关于TfidfVectorizer统计词频(TF-IDF)的相关内容。
  • 文本分类中的NLP预处理与Tf-Idf、Word2Vec及BERT模型比较...
    优质
    本文探讨了自然语言处理中常用的文本分类方法，包括预处理技术及Tf-Idf、Word2Vec和BERT模型，并对其优缺点进行对比分析。 使用NLP-Tf-Idf-vs-Word2Vec-vs-BERT进行文本分类的预处理、模型设计和评估。我将采用“新闻类别数据集”来完成这项任务，“新闻类别数据集”包含从HuffPost获取的约20万条自2012年至2018年的新闻标题，目标是根据正确的类别对其进行分类，这是一个多类别的文本分类问题。 该数据集中每个新闻头条都对应一个特定的类别。具体来说，各类别及其文章数量如下： - 政治：32739 - 娱乐：17058 - 时尚与美丽：9649 - 令人愉悦的内容：8677 - 健康生活：6694 - 同性恋声音：6314 - 食品和饮料：6226 - 商业信息：5937 - 喜剧内容：5175 - 体育新闻：4884 - 黑人之声（文化议题）: 4528 - 父母相关话题：3955 训练的模型可用于识别未分类新闻报道的标签或分析不同新闻报道中使用的语言类型。
  • 中文分词之地理名词库（自然语言处理NLP）.zip
    优质
    本资源为“中文分词之地理名词库”，专为自然语言处理(NLP)领域设计。该库包含大量中国地名及其相关词汇，有效提升文本分析中地理位置识别的准确性与效率。 自然语言处理NLP中的中文分词技术会用到地名词库。
  • 词向量模型Word2Vec
    优质
    Word2Vec是一种用于计算文本中词语表达式的深度学习模型，通过上下文信息来训练词汇表中的每个单词的分布式向量表示。这些向量能捕捉语义和语法关系，在自然语言处理任务中有广泛应用。 希望在需要的时候能够找到资源进行下载，并与大家分享。欢迎大家共同交流学习。
  • 中文Word2Vec词向量模型
    优质
    中文Word2Vec词向量模型是一种基于深度学习的语言表示方法，专门针对汉语设计，能够将词汇转化为数值型向量，捕捉词语间语义和语法关系。 我训练了一套200维的中文词向量，并使用word2vec模型生成。安装gensim库后可以直接使用这些词向量。
  • 中文分词词库整理与自然语言处理分词_dict.txt
    优质
    本资源为中文分词词库整理项目，旨在优化自然语言处理中的分词环节。文件dict.txt是核心词库，用于提高分词准确性及效率。 自然语言处理相关的分词数据。
  • Word2Vec词袋模型的实现.zip
    优质
    本资源提供了一个关于如何使用Python实现Word2Vec词袋模型的教程和代码示例。通过该资源，学习者能够掌握基于词向量的文本处理技术，并应用于自然语言处理项目中。 在自然语言处理领域，word2vec是一种广泛应用的算法，它能将词语转化为向量表示，以便计算机能够理解和处理文本数据。这个word2vec词袋模型实现.zip压缩包提供了一个仅使用numpy库的简单实现，没有依赖如Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。下面我们将深入探讨word2vec的基本概念、CBOW模型以及Hierarchical Softmax。 **1. word2vec介绍** word2vec是由Google的研究人员Tomas Mikolov等人提出的，它通过神经网络模型来学习词的分布式表示。这种表示方法捕捉到了词与词之间的语义和语法关系，使得词汇间的相似度可以通过向量的余弦相似度来衡量。word2vec主要有两种训练模型：Continuous Bag of Words (CBOW)和Skip-gram。 **2. CBOW模型** CBOW是word2vec的主要模型之一，它的基本思想是通过上下文词来预测目标词。在训练过程中，CBOW模型会将一个词的上下文窗口内的多个词的向量加权平均，形成一个上下文向量，然后用这个上下文向量去预测目标词的向量。这个过程可以看作是“词猜词”，通过周围环境的信息推测出中心词。 **3. Hierarchical Softmax** Hierarchical Softmax是一种在word2vec中加速训练和减少计算复杂性的技术。传统的Softmax层在预测时需要对所有词汇进行计算，而Hierarchical Softmax则构建了一棵二叉树，每个叶子节点代表一个词汇，中间节点则作为分类决策点。预测一个词时，模型沿着树路径进行一系列二分查找，这大大减少了计算时间，尤其对于词汇量较大的情况。 **4. numpy实现** 在不使用深度学习框架的情况下，利用numpy库可以有效地进行矩阵运算。numpy提供了高效的多维数组操作，这对于训练word2vec模型中的向量表示非常适合。这个实现可能包含以下步骤：预处理文本数据，构建词汇表，初始化词向量，训练CBOW模型，以及保存和加载模型。 **5. 单线程与并行计算** 由于本实现使用单线程，这意味着模型训练是在一个CPU核心上顺序执行的。对于大规模数据集，这可能会限制训练速度。在多核CPU环境下，可以考虑使用多线程或多进程来并行化计算，提高训练效率。 这个压缩包提供的CBOW模型实现结合Hierarchical Softmax为理解word2vec的基本原理和numpy实现提供了一个很好的起点。通过阅读和实践这个代码，你可以更深入地了解词向量的生成过程，并为进一步的自然语言处理任务打下基础。不过，为了应对大规模数据和提升训练速度，未来可以考虑引入多线程和更强大的计算框架。
  • 同义词词典在自然语言处理（NLP）中的应用
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    本研究探讨了同义词词典在自然语言处理任务中的作用与影响，分析其如何提升文本理解、信息检索及机器翻译等领域的性能。 使用“baidu”后发现积分自动增加了很多，但感觉有些不公平。我原本只是为了获取1分才下载的。