NLP-基于bertopic工具的新闻文本分析与挖掘
NLP-基于bertopic工具的新闻文本分析与挖掘 一，前言 最近简单接触了一些NLP的内容，练一下如何结合ChatGPT进行学习。 二，具体过程 （1）预处理文本，记录处理过程。 在使用Bertopic进行主题建模之前，需要对文本进行预处理。下面是如何使用Bertopic预处理文本的具体处理过程1.安装Bertopic库：在Python环境中安装Bertopic库。你可以使用pip...
【NLP-新闻文本分类】处理新闻文本分类所有开源解决方案汇总
引言 赛题参考【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索 1 textCNN or Bert 1.1 简介 （1）环境 tensorflow 1.x pytorch （2）作者博客和github天池博客分享Github源码 1.2 textcnn 使用 TextCNN 模型的代码。讲解文章：阿里天池 NLP 入门赛 TextC...
【NLP-新闻文本分类】3 Bert模型的对抗训练
1 引言 （1）文章汇总【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索【NLP-新闻文本分类】２特征工程 （2） 基本内容Bert模型很特殊，没有特征工程步骤，直接对数据集产生语料库和词典后，就用来预训练bert模型 当前模型源码地址环境 Tensorflow == 1....
【NLP-新闻文本分类】２特征工程
赛题 来自阿里天池的新闻文本分类赛题。具体赛题和前序步骤数据分析查看另一篇博客。【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索 1 引言 特征工程就是从原始数据提取特征的过程，这些特征可以很好的描述数据，并且利用特征建立的模型在未知数据上的性能表现可以达到最优（或者接近最佳性能）。特征工程一般包括特征使用、特征提取、特征处理、特征选择和特征监控。 特征工程的重要性一句话体现：“数据和特征决定...
【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索
赛题介绍 零基础入门NLP - 新闻文本分类赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出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、娱乐的文本数据。赛题数据由以下几个部分构成：训练集20w条样本，测试集A包括5w条样本，测试集B包括5w条样本。为了预防选手人工标注测试集的情况.....
R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据
本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LASSO正则化作为一种统计方法来选择相关词语。最后，评估比较所有方法。 介绍 情感分析是自然语言处理（NLP），计算语言学和文本挖掘的核心研究分支。它是指从文本文档中提取主观信息的方法。换句话说，它提取表达意见的积极负面极性。人们也可能将情感分析称为 观点挖掘 （Pang a...
零基础入门NLP - 新闻文本分类 方案整理
比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/#raceId=531810以下资料整理自比赛论坛，感谢这些无私开源的选手们，以下是整理TOP5方案的主要思路和模型，以便大家学习零基础入门NLP - 新闻文本分类比赛方案分享 nano- Rank1代码：https://github.com/kangyishuai/NEWS-TEXT-CLASSIFICATION?sp....
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