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万字总结Keras深度学习中文文本分类

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。 本文分享自华为云社区《Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN、TextCNN、BiLSTM、注意力)》,作者: eastmount。 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类;80年代出现了利用知识工程建立的专家系统;90年代开始借助于机器学习方法,通过人工特征工程和浅层分类模型来进行文本分类。现在多采用词向量以及深度神经网络来进行文本分类。 牛亚峰老师将传统的文本分类流程归纳如下图所示。在传统的文本分类中,基本上大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用。主要包括: Naive Bayes KNN SVM 集合类方法 最大熵 神经网络 利用Keras框架进行文本分类的基本流程如下: 步骤 1:文本的预处理,分词->去除停用词->统计选择top n的词做为特征词 步骤 2:...

为任意屏幕尺寸构建 Android 界面

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