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【NLP文本分类算法集锦】零基础入门经典文本分类项目实战(附代码+数据集)

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前言

大家好,我是阿光。

本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》,内包含了各种常见的中英文文本分类算法,以及常见的NLP任务:情感分析、新闻分类以及谣言检测等。

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文本分类是NLP的必备入门任务,在搜索、推荐、对话等场景中随处可见,并有情感分析、新闻分类、标签分类等成熟的研究分支和数据集。

不同模型的适用场景不同,常用的模型有:

Fasttext

、

TextCNN

、

DPCNN

、

TextRCNN

、

BiLSTM+Attention

、

HAN

、

LSTM

、

Transformer

、

BERT

、

Capsule

、

TextGCN

等。

文本分类广泛应用于

长短文本分类

、

情感分析

、

新闻分类

、

事件类别分类

、

政务数据分类

、

商品信息分类

、

商品类目预测

、

文章分类

、

论文类别分类

、

专利分类

、

案件描述分类

、

罪名分类

、

意图分类

、

论文专利分类

、

邮件自动标签

、

评论正负识别

、

药物反应分类

、

对话分类

、

税种识别

、

来电信息自动分类

、

投诉分类

、

广告检测

、

敏感违法内容检测

、

内容安全检测

、

舆情分析

、

话题标记

等日常或专业领域中。

正在更新中~ ✨

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🚨 我的项目环境:

  • 平台:Windows10
  • 语言环境:python3.7
  • 编译器:PyCharm
  • PyTorch版本:1.8.1

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🍭『目录』

📢 经典模型篇

  • (一):基于TextCNN实现情感分析任务
  • (二):基于FastText实现情感二分类任务
  • (三):基于DPCNN实现电商情感分析任务
  • (四):基于TextRNN实现情感短文本分类任务
  • (五):基于TextRCNN实现中文短文本分类任务
  • (六):基于CharCNN实现中文情感分类任务
  • (七):基于PyTorch+TextCNN实现英文长文本诗歌文本分类
  • (八):基于PyTorch+HAN实现中文情感分类任务
  • (九):基于MultinomialNB多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务
  • (十):基于一维卷积Conv1D对电商评论数据文本情感分类
  • (十一):基于自注意力机制(Self-Attention)对twitter数据进行情感分析
  • (十二):基于RNN实现微博热点新闻分类
  • (十三):基于词级ngram的词袋模型对twitter数据进行情感分析
  • (十四):基于pytorch使用LSTM实现新闻本文分类任务
  • (十五):基于pytorch使用LSTM进行谣言检测
  • (十六):基于pytorch使用LSTM进行文本情感分析
  • (十七):基于CNN实现冠状病毒推文NLP文本分类

📢 融合模型篇

  • (一):基于PyTorch+Conv-GRNN & LSTM-GRNN实现中文情感分类任务
  • (二):基于PyTorch+CNN实现谣言检测任务
  • (三):基于PyTorch+Transformer实现谣言检测系统
  • (四):基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪
  • (五):基于BiLSTM-Attention实现中文文本分类任务

📢 大模型篇

  • (一):基于Pytorch+Bert实现电商情感多分类任务
  • (二):基于ERNIE2.0文心大模型实现中文短文本分类任务
  • (三):基于飞浆ERNIE3.0百亿级大模型实现中文短文本分类任务
  • (四):基于Google的预训练模型XLNet实现电商情感多分类任务
  • (五):基于GPT2实现中文新闻文本分类任务
  • (六):基于Transformer实现Twitter文本隐喻二分类
  • (七):基于Transformer实现电影评论星级分类任务

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128444036
版权归原作者 海洋.之心 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

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