本节构建一个网络,将路透社新闻划分为46个互斥的主题,也就是46分类 案例2:新闻分类(多分类问题) 1. 加载数据集 from keras.datasets import reuters (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) 将数据限定在10000个最常见出现的单词,8982个训练样本和2264个测试样本 len(train_data) 8982 len

1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h

在学习python Web开发时,我们会选择使用Django.flask等框架. 在学习flask时,推荐学习看看<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)> 分三部分,全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发.第一部分是Flask简介,介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识.第二部分则给出一个实例,真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky,从而将前述知识融会贯通,付诸实践.第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项

bert模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为

Reuters数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 构建神经网络将路透社新闻分类,一共有46个类别.因为有多个类别,属于多分类问题,而每条数据只属于一个类别,所以是单标签多分类问题:如果每条数据可以被分到多个类别中,那问题则属于多标签多分类问题. 完整代码 欢迎Fork.Star 路透社数据集 Reuters数据集发布在1986年,一系列短新闻及对应话题的数据集:是文本分类问题最常用的小数据集.和IMDB.MNIS

自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试 系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试 验收测试是部署软

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这

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

三种分词模式与一个参数 以下代码主要来自于jieba的github,你可以在github下载该源码 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True, HMM=False) #jieba.cut返回的是一个生成器,而用jieba.lcut会直接返回list print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = j

件过滤: 排序: 收录时间 | 浏览数 Python 中文分词库 Yaha "哑哈"中文分词,更快或更准确,由你来定义.通过简单定制,让分词模块更适用于你的需求. "Yaha" You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha 基本功能: 精确模式,将句子切成最合理的词. 全模式,所有的可能词都被切成词... 更多Yaha信息 Python中文分词组件 jieba jieb

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

基于TF-IDF的新闻标签提取 1. 新闻标签 新闻标签是一条新闻的关键字,可以由编辑上传,或者通过机器提取.新闻标签的提取主要用于推荐系统中,所以,提取的准确性影响推荐系统的有效性.同时,对于将标签展示出来的新闻网站,标签的准确性也会影响用户体验. 2. 新闻标签提取算法 新闻首先是一段文本,新闻的标签首先是这一段文本的关键字.在文本关键字提取当中,TD-IDF是首先可以想到的算法.TF-IDF算法的优点是:简单快速,结果比较符合实际情况:缺点是,单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不

目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西.目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点.主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一心求快,看资料时前期都是囫囵吞枣. 刚开始买了一本<Python基础教程 第2版>,大约花了10天看完,初步了解了Python语法相关特性

1.Native App自动化测试及Appuim框架介绍 android平台提供了一个基于java语言的测试框架uiautomator,它一个测试的Java库,包含了创建UI测试的各种API和执行自动化测试的引擎.如果想使用uiautomator去做App自动化测试的话,需要去学习java语言,本文分享的主题是基于python的,那么如何使用python来控制App呢?就需要借助本文将要讲到的框架appium.见下图,用python脚本去控制appium,appium再控制uiautomator

在上一篇文章<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>中的第四个步骤中我们在python的启动步骤中强制要求加载sitecustomize.py文件并设置其默认编码为"utf-8".本篇文章会介绍为什么要增加这个文件以及如何处理python的字符串编码的问题. 字符串变量和unicode值 字符串变量是所有编程语言里面定义多字符的一种变量类型. 在python中我们必须区分清楚字符串变量和unicode值这两个的区别.在其他的语言或者在python3.0以上的版本中

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 2017年09月05日 11:52:25 阅读数:9904 GitChat 作者:饿了么技术社区 原文:如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 关注微信公众号:GitChat 技术杂谈 ,这里一本正经的讲技术 一.简介 本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy.期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解. 二.引言