近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是"夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏".淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,我们是任务是根据商品标题预测其所在叶子类目,示例中商品归属的类目为

近年来,随着Intemet的迅猛发展,网络信息和数据信息不断扩张,如何有效利用这一丰富的数据信息,已成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一.为了快速.准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息,文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需要.对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类.文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题,很多相关的研究都可以归结为分类问题.文本分类是将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术.近年来,许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面. 文本分类是指在给定的

文本分类是文本信息处理的基础性工作,因此受到很多关注.但文本的特征表示严重地限制了文本分类性能的提升.而随着社会网络化的发展,大规模的甚至海量的文本信息急剧增加,导致文本分类问题面临着巨大挑战.本文是PRICAI 2016大会收录的论文,介绍了一种解决该问题的快速训练方法. 标题:大规模文本分类之图表增强型快速训练 摘要: 本文提出了一种基于增强型算法的图表分类快速训练方法,通过图表输入文本,应用到情绪分析中.图表的形式非常适合表示用自然语言处理技术处理过的文本结构,比如语法分析,命名实例识别和

自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的重要话题,而人类语言的复杂性也给NLP布下了重重困难等待解决.随着深度学习(Deep Learning)的热潮来临,有许多新方法来到了NLP领域,给相关任务带来了更多优秀成果,也给大家带来了更多应用和想象的空间. 近期,雷锋网 AI 研习社就邀请到了达观数据的张健为大家分享了一些NLP方面的知识和案例. 分享主题:达观数据 NLP 技术的应用实践和案例分析  分享人:张健,达观数据联合创始人,文本挖掘组总负责人,包括文本审核系统的架构设计.开发和日常维护

七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名.当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖.看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试.结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名. 比赛介绍 这是一个文本多分类的问题:目标是"参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据,训练出对未标注数据自动标注的模型".通俗点讲就是:当用户在知乎上提问题

之前做过一些文本挖掘的项目,比如网页分类.微博情感分析.用户评论挖掘,也曾经将libsvm进行包装,写了一个文本分类的开软软件Tmsvm.所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下. 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习,所以需要整理样本.根据业务需求,确定样本标签与数目,其中样本标签多为整数.在svm中其中如果为二分类,样本标签一般会设定为-1和1,而在朴素贝叶斯方法中,一般为0和1,但不是固定的,标签的设置和算法本身的性质有关的. 如下面的整理的样本,1为正类

许多开发者向新手建议:如果你想要入门机器学习,就必须先了解一些关键算法的工作原理,然后再开始动手实践.但我不这么认为. 我觉得实践高于理论,新手首先要做的是了解整个模型的工作流程,数据大致是怎样流动的,经过了哪些关键的结点,最后的结果在哪里获取,并立即开始动手实践,构建自己的机器学习模型.至于算法和函数内部的实现机制,可以等了解整个流程之后,在实践中进行更深入的学习和掌握. 那么问题来了,既然作为初学者不需要掌握算法细节,但实现模型的过程中又必须用到相关算法,怎么办呢?答案是借助于互联网上已经实

本文讲的是用神经网络进行文本分类, 理解聊天机器人如何工作是很重要的.聊天机器人内部一个基础的组成部分是文本分类器.让我们一起来探究一个用于文本分类的人工神经网络的内部结构. 多层人工神经网络 我们将会使用两层神经元(包括一个隐层)和词袋模型来组织(organizing 似乎有更好的选择,求建议)我们的训练数据.有三种聊天机器人文本分类的方法:模式匹配,算法,神经网络.尽管基于算法的方法使用的多项式朴素贝叶斯方法效率惊人,但它有三个根本性的缺陷: 该算法的输出是一个评分而非概率.我们想要的是一个

文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):