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基于MindSpore的文本分类迁移学习
邮箱：chaojililin@163.com基于MindSpore1.3.0的文本分类迁移学习本人基于MindSpore1.3.0版本开发文本分类迁移学习（下面是关键步骤的解释说明，具体代码见附件）导入模块：import argparseimport osimport os.pathimport
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部署上线 - AI开发平台ModelArts
下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域的文本框中，输入需测试的文本。 单击“预测”进行测
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中文文本分类—Bert理论与实践
可以订阅ModelArts的Bert算法来入门和熟悉Bert在中文文本分类中的使用流程。 3.1 准备数据集 可以在AI Gallery的“算法”中搜索“bert”，点击“中文文本分类-Bert”。
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中文文本分类-Bert
描述Bert（文本分类/TensorFlow）适用的案例中文文本分类—Bert理论与实践适用的数据集中文语句情感分类(manifest)中文语句情感分类(raw)OBS原始数据集格式仅支持切分的情况有如下几点需要注意需要有两个csv文件，一个train.csv,一个valid.c
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Bert实战：使用Bert实现文本分类。
1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews
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文本分类实战（上）
数据集介绍 其中0表示消极，1表示积极,主要处理 ‘data/yelp_labelled.txt’, ‘data/amazon_cells_labelled.txt’, ‘data/imdb_labelled.txt’ import pandas as pd """
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文本分类实战（下)
我真的生气了，将所有的模型训练 LSTM模型 from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, LSTM from keras.optimizers import Adam model = Sequential()
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如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类【转】
fast.ai 来做迁移学习，你需要的，只是看懂说明书而已。下面，我们就来实际做一个文本分类任务，体会一下“通用语言模型微调”和深度迁移学习的威力。数据我们使用的文本数据，是 Yelp reviews Polarity ，它是一个标准化的数据集。许多文本分类的论文，都会采用它进行效果对比。我们使用的版本，来自于
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AI系统创新Lab_News_文本分类应用案例全面介绍
绑定邮箱完成前，请不要关闭此窗口！ 已完成绑定 文本分类应用案例全面介绍 1. 基本概念 为什么：文字是人类传递信息的最大的载体，文字存在于各个角落，如互联网、法律文书、聊天记录、社交媒体、案件记录、短息、邮件等等。如何从海量文本中挖掘出有价值的信息？如自动识别某些类别的信息等。 是什么：文本分类从给定的标签集合
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文本分类数据集--外卖评论
描述文本分类数据集–外卖评论1、数据简介本数据集为外卖评论数据集，包含约4000条正向评论、8000条负向评论。数据集文本对象和标注分别存放在如下不同文件中：comment.txtcomment_result.txt2、适用的算法本数据集可用于如下AI Gallery中文文本分类算
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文本分类应用案例全面介绍
录、短息、邮件等等。如何从海量文本中挖掘出有价值的信息？如自动识别某些类别的信息等。 是什么：文本分类从给定的标签集合中自动地给文本打标签，其应用非常广泛，举例如下： 2 文本分类应用场景 1. &n
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modelarts文本分类算法体验
近期想玩玩文本分类，刚好在modelarts的AI市场里有一个免费的bert算法（中文文本分类-bert）。用了下感觉还可以，下面记录下使用流程。数据标注由于只是随便玩玩，从cnnews里取了150条数据，财经，体育，游戏三类，每类各50条在modelarts数据管理里人肉标注一
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文本分类应用案例全面介绍
1 基本概念为什么：文字是人类传递信息的最大的载体，文字存在于各个角落，如互联网、法律文书、聊天记录、社交媒体、案件记录、短息、邮件等等。如何从海量文本中挖掘出有价值的信息？如自动识别某些类别的信息等。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/163707
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[Python人工智能] 二十.基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类
文章目录 一.RNN文本分类 1.RNN 2.文本分类 二.基于传统机器学习贝叶斯算法的文本分类 1.MultinomialNB+TFIDF文本分类 2.GaussianNB+Word2Vec文本分类 三.Keras实现RNN文本分类 1.IMDB数据集和序列预处理
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AI经典论文有效文本分类的技巧包
文探讨了一种简单有效的文本分类基准。 我们的实验表明，我们的快速文本分类器fastText在准确性方面经常与深度学习分类器相提并论，在训练和评估方面要快多个数量级。 我们可以使用标准的多核CPU在不到10分钟的时间内训练fastText超过10亿个单词，并在不到一
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循环神经网络实践—文本分类
本文介绍循环神经网络的案例，通过搭建和训练一个模型，来对电影评论进行“文本分类”；将影评分为积极或消极两类；是一个二分类问题。 使用到网络电影数据库的 IMDB 数据集，包含 50,000 条影评文本，所有评论都具有正面或负面情绪，这是二元情绪分类的数据集。 思路流程 导入数据集 探索集数据，并进行数据预处理
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语言理解
情感分析 对文本进行情感分析，判断其正面或负面倾向 对文本进行情感分析，判断其正面或负面倾向 观点抽取 分析用户评论并提取观点及其属性 分析用户评论并提取观点及其属性 文本分类 将一系列文本自动分类或者按照已有标签进行分类 将一系列文本自动分类或者按照已有标签进行分类 意图理解
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ModelArts Pro零代码实现文本分类
明，同意访问授权。进入应用开发工作台，切换到我的工作流。选择通用文本分类工作流，点击“新建应用”。进入新建应用页面。信息填写如下所示， 应用名称：自定义，如waimai； 所属行业：通用； 选择工作流：通用文本分类工作流； 数据处理资源：公共资源池，CPU ： 2核8GiB；【可选择限时免费资源】
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不讲武德，只用标签名就能做文本分类
今天给大家介绍一篇微软研究院在EMNLP2020上发表的论文，主题是弱监督文本分类。看到标题的你可能会和我刚开始一样震惊，只是知道标签名怎么给文本分类呢？是的，虽然听起来不可思议，但看完下面的解读你会发现论文的思路是如此简单和精妙。论文题目: Text Classification
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无监督 / 弱监督学习
深度学习所取得的巨大成功离不开大规模标注的数据集。大规模标注的背后，是传统的监督学习对于每一个训练样本完备标签的要求。随着业务规模的不断扩大，越来越多的企业发现数据的标注开始成为抬高交付成本、制约效果提升的主要因素之一。在此背景下，无监督学习和弱监督学习通过不使用标签或减少对标签
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