【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）

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。

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~ ✨

🚨 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