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文本分类最新视觉报道_文本分类代码(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

文本分类

文本预处理在当代文本分类中的重要性最近在CCF B刊《Information Systems》上看到一篇2024年的论文，题目是《Is text preprocessing still worth the time? A comparative survey on the influence of popular preprocessing methods on Transformers and traditional classifiers》。这篇文章的核心观点是，即使在最新的Transformer文本分类模型中，文本预处理依然非常重要。原因是数据源中存在大量噪音。不过，这个结论也不是绝对的，有些数据集（比如FNS）上几乎没差别，作者甚至没放表格。文中提到的预处理策略包括：去除噪音（比如乱码）替换俚语和缩略词删除重复的标点符号或标点符号本身删除数字小写转换（lowercase）删除停用词拼写更正词性标注（POS tagging）词形还原（Lemmatization）或词干提取（Stemming）（在英语里，Lemmatization是还原为原形，Stemming是去掉前后缀，只保留中间的词干）消除伸长（比如“coooooool”、“greeeeeeat”、“goooood”等）处理表情符号，将其视为普通token 否定处理分词最常见的是lowercase、删除停用词和stemming。删除停用词和lowercase的表现较好。这些方法可以作为文本分类的小技巧来使用。总之，文本预处理在当代文本分类方法中仍然有重要作用，尤其是在处理噪音较多的数据源时。

这本教程让我熬夜也要看完！ 𐟓š文本数据挖掘，让你的数据开口说话！𐟗㯸你是否也曾被海量文本数据搞得头疼不已？𐟤賂릋…心，今天我要向你推荐一本神奇的书——《文本数据挖掘》！𐟓– 这本书详细介绍了文本数据挖掘的基本理论和方法，让你轻松掌握文本预处理、文本表示、特征选择、文本分类和文本聚类等技能。𐟑 更棒的是，这本书不仅仅局限于理论，它还介绍了文本数据挖掘的各种应用，例如主题模型、情感分析和观点挖掘、主题检测和跟踪、信息提取和文本自动摘要等。𐟌Ÿ 通过学习这本书，你可以更好地理解文本数据的含义，从而发掘数据中隐藏的信息，提高分析效率，提升决策水平。𐟒ꊊ如果你也想让你的数据开口说话，赶紧跟我一起学习这本《文本数据挖掘》吧！𐟤–

如何区分大模型和小模型？一文搞懂！你是不是也在疑惑，到底什么是大模型，什么是小模型？别急，今天我就来给你科普一下，让你对这些模型有个清晰的认识。按任务类型分类 𐟓Š 首先，按任务类型分类是最简单的一种方式。大模型可以分为生成式模型、判别式模型和混合模型。生成式模型：这些模型主要用于生成内容，比如文本、图像和音视频。典型的代表有GPT模型，它能在你输入一段文字后，生成一篇完整的文章。判别式模型：主要用于分类和预测任务，比如文本分类。Bert模型就是个典型的例子，它能在你输入一段文本后，告诉你这段文本的主题是什么。混合模型：结合了生成式和判别式的能力，既能生成内容，又能进行分类或判别任务。比如CLIP模型，它不仅能处理文本，还能处理图像。按数据模态分类 𐟌 接下来，按数据模态分类。大模型主要分为单模态模型和多模态模型。单模态模型：只能处理一种类型的数据，比如文本或图片。ResNet处理图像，BERT处理文本，都是单模态模型的典型代表。多模态模型：能同时处理多种类型的数据，比如文本和图像。CLIP模型就是个例子，它能结合文本和图像进行处理。按训练方法分类 𐟔犧„𖥐Ž是按训练方法分类，主要有预训练模型、从零训练模型和迁移学习模型。预训练模型：通常在大规模数据集上进行预训练，然后通过微调适应特定任务。GPT和BERT都是这样训练出来的。从零训练模型：从头开始训练的模型，通常在特定任务上训练，数据集要求较高。迁移学习模型：在一个任务中学习的知识迁移到另一个相关任务中，能减少训练时间并提升性能。按应用领域分类 𐟌 最后是按应用领域分类，主要分为自然语言处理、计算机视觉和语音处理模型。自然语言处理模型：专门用于处理和理解人类的语言，比如文本生成、翻译和情感分析。计算机视觉模型：用于处理和理解图像或视频数据，比如图像分类、目标检测和图像生成。语音处理模型：用于处理语音信号，包括语音识别、合成和情感分析。按模型架构分类 𐟏—️ 最后一种是按模型架构分类，主要有Transformer架构、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络。 Transformer架构：最著名的就是GPT了，广泛应用于自然语言处理和多模态任务中。卷积神经网络：主要用于计算机视觉任务中。循环神经网络和长短期记忆网络：传统上用于处理时间序列数据或语音处理任务。总结 𐟓 弄清楚模型的分类，有助于加深对模型的理解。比如说有人提到GPT，你就能知道它是一个基于Transformer架构的预训练模型，能进行自然语言处理与生成。希望这篇文章能帮你更好地理解大模型和小模型的区别！如果你还有其他问题，欢迎留言讨论哦！

大型语言模型（LLMs）全解析 𐟔 大型语言模型（LLMs）是人工智能领域的一项突破性发展，它们专为理解和生成类似人类的文本而设计。通过学习语言中的模式、结构和上下文，LLMs能够执行各种任务，如文本分类、情感分析和翻译。预计到2032年，生成式人工智能市场将增长成为一个价值1.3万亿美元的重要领域。 𐟓š 不同类型的LLMs 基于自编码器的模型（Autoencoder-Based Model）：这类模型将输入文本编码为压缩表示，然后从这种压缩形式生成新文本，适合内容摘要和高效生成文本材料。序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）：擅长处理输入序列并生成相应的输出序列，例如将文本翻译成不同的语言或压缩信息进行摘要。基于Transformer的框架（Transformer-Based Framework）：这类模型使用了一种神经架构，能够解读长文本中的复杂上下文关系，适合文本生成、语言翻译和问答等任务。递归神经网络（Recursive Neural Networks）：专为结构化数据设计，如句法解析树，适合情感分析和推导自然语言含义等任务。分层结构（Hierarchical Structures）：设计为在多个粒度级别上理解文本，如句子、段落或整个文档，适合文档分类和提取潜在主题等活动。 𐟔砌LMs的工作原理分词（Tokenization）：将文本序列转换为模型可以处理的离散单元或标记。嵌入（Embedding）：将单词或标记映射到多维空间的向量表示，捕捉语义含义。注意力（Attention）：使模型能够权衡给定上下文中不同元素的重要性，专注于相关信息。预训练（Pre-training）：在大型数据集上训练LLM，通常以无监督或自监督的方式进行，以掌握通用的语言模式和基础知识。迁移学习（Transfer Learning）：将预训练过程中获得的知识应用到新任务上，利用其获得的语言知识快速适应新任务。 𐟒𜠌LMs的用途聊天机器人和虚拟助手：LLMs可以用来开发更先进的聊天机器人和虚拟助手，它们能够更准确地理解用户需求。文本摘要：LLMs能够生成长篇文档的简洁摘要，使用户更容易获取信息。机器翻译：LLMs能够以高准确度在不同语言之间翻译文本，促进跨语言交流和内容本地化。内容生成：LLMs可以用来生成类似人类的文本，例如文章、电子邮件或社交媒体帖子，节省时间和资源。代码补全：LLMs可以通过根据上下文和编码模式建议相关的代码片段来协助软件开发人员。数据分析：语言模型可以帮助从大量文本数据中提取见解，协助进行情感分析、趋势识别等。教育：它们可以用作交互式辅导工具，提供解释、回答问题，并帮助不同学科的学习。医疗应用：语言模型可以通过总结研究文章、转录病历记录，以及根据症状建议可能的诊断来协助医疗专业人员。市场研究：语言模型可以分析社交媒体和在线讨论，提取有关消费者意见、偏好和趋势的见解。娱乐：它们可以创造互动式的故事体验，生成笑话，甚至模拟与历史人物或虚构角色的对话。 𐟔œꦝ姚„趋势和挑战上下文理解：尽管当前的大型语言模型在理解上下文方面已经取得了显著进展，但未来的开发可能会进一步提升这一方面。研究人员正在研究能够更好地理解微妙和复杂上下文的模型，从而产生更准确和上下文适当的响应。伦理和偏见缓解：解决语言模型中的伦理问题和缓解偏见是另一个积极研究的领域。预计未来的大型语言模型将设计更好的机制来识别和纠正其输出中的偏见或冒犯性内容。持续学习和适应：当前的大型语言模型通常在某个时间点之前的静态数据集上进行训练，这在保持与不断发展的信息同步时存在局限性。然而，该领域未来的进展旨在赋予这些模型持续学习和适应的能力。这种变革性的能力将使语言模型能够动态地整合新出现的信息，确保它们所拥有的知识保持最新和高度相关。大型语言模型已经彻底改变了自然语言处理领域，并在各个行业中开辟了新的机会。然而，LLMs的开发和部署需要仔细考虑其伦理、技术和社会影响。解决这些挑战并继续推进LLMs的能力，将塑造人工智能的未来以及我们与语言互动的方式。

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我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

𐟓š自然语言处理项目全攻略𐟚€ 𐟔探索自然语言处理（NLP）的奥秘，从实体识别到信息抽取，再到文本分类与情感分析，一应俱全！ 𐟓–知识图谱： - 实体识别：精准识别文本中的实体，如人名、地名等。 - 信息抽取：从文本中抽取关键信息，如时间、地点等。 - 文本分类：根据文本内容，自动分类到指定类别。 𐟓ˆ事件图谱： - 事件检测：发现文本中的事件，如信息检索、自动文摘。 - 事件抽取：进一步提取事件的详细信息。 - 因果推理：探索事件之间的因果关系。 𐟤–智能问答： - 问答pipeline：构建基于知识图谱的问答系统。 - 问答知识库构建：通过检索和LLM技术，实现智能问答。 ❤️情感分析： - 基于工具情感分析：利用SnowNLP、TextBlob等工具包，轻松打情感分值和标签。 - 基于机器学习情感分析：运用贝叶斯、SVM等集成学习方法，深入挖掘情感信息。 - 基于深度学习模型情感分析：借助CNN、LSTM、BERT等强大模型，实现精准情感识别。 - 基于文本向量化情感分析：通过word2vec、CountVectorizer等技术，将文本转化为向量，进而分析情感。

大模型的五种分类方式，你知道吗？𐟤” 大模型，顾名思义，就是那些拥有庞大参数的机器学习或深度学习模型。它们通常需要大量的计算资源和存储空间。根据不同的分类标准，大模型可以分为几种类型。让我们一起来看看吧！按参数量分类 𐟓Š 首先，根据模型的参数量，我们可以将大模型分为大型、中型和小型。不同大小的模型对资源的要求也不同，应用场景自然也不同。比如，一些小模型可以轻松安装在移动设备上，而大模型则需要高性能的服务器来支持。按任务类型分类 𐟓‹ 根据模型的任务类型，我们可以将大模型分为生成式模型、判别式模型和混合模型。生成式模型主要用于生成内容，比如文本、图像和音视频。判别式模型则用于分类和预测任务，比如图像和文本分类。而混合模型则结合了生成和判别的能力，可以执行更复杂的任务。按数据模态分类 𐟓𘊦•𐦍ᦀ也是一个重要的分类标准。单模态模型只能处理一种类型的数据，比如文本或图像。而多模态模型则能够同时处理多种数据类型，比如文本和图像。例如，CLIP就是一个典型的多模态模型。按训练方法分类 𐟔犨𛃦–𙦳•也是区分大模型的一个重要方面。预训练模型是在大规模数据集上预训练过的，然后通过微调来适应特定任务。从零训练模型则是直接针对特定任务从头开始训练。而迁移学习模型则是将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相关任务。按应用领域分类 𐟌 最后，根据应用领域，大模型可以分为自然语言处理模型、计算机视觉模型和语音处理模型。自然语言处理模型主要用于处理和理解人类语言，计算机视觉模型则用于处理图像或视频数据，而语音处理模型则用于处理语音信号，包括语音识别和合成。按模型架构分类 𐟏—️ 最后，模型架构也是一个重要的分类标准。Transformer架构在自然语言处理和多模态任务中广泛应用，而卷积神经网络则主要用于计算机视觉任务。循环神经网络和长短期记忆网络则传统上用于时间序列数据或语音处理。通过这些分类方式，我们可以更好地理解和应用大模型。希望这篇文章能帮你更好地了解大模型的多样性！𐟓š

[微笑]‌AI的作用主要体现在以下几个方面‌：‌ ‌数据分析‌：AI能够通过机器学习和深度学习算法，快速处理和分析大量数据，挖掘数据背后的规律和趋势，为企业决策提供支持。这在金融、医疗、教育、物流等领域尤为重要。 ‌自然语言处理‌：AI使计算机能够理解和生成自然语言，应用于语音助手、机器翻译、文本摘要、智能问答等领域。这极大地便利了人机交互，提升了工作效率。 ‌计算机视觉‌：AI通过计算机视觉技术，能够识别和解析图像、视频等视觉信息，广泛应用于安防监控、无人驾驶、医疗诊断等领域。 ‌机器学习‌：作为AI的基础，机器学习使计算机能够从数据中自动学习并优化模型，这在推荐系统、智能问答、语音识别等领域取得了显著成果。 ‌模式识别‌：通过对输入数据进行分类或回归，AI能够实现未知数据的预测，这在图像识别、语音识别、文本分类等领域发挥了重要作用。 ‌优化决策‌：AI通过分析历史数据，建立数学模型，为决策者提供更优解或建议，这在物流、生产、金融等领域具有重要意义。 ‌智能控制‌：AI在自动化领域的应用，通过实时采集系统状态，对系统进行智能调控，实现自动化运行。这在无人驾驶、智能家居等领域取得了突破性进展。 ‌具体应用场景包括‌： ‌智能家居‌：通过语音识别、图像识别等技术，实现家庭设备的智能化管理和控制，提升生活品质。 ‌无人驾驶‌：通过计算机视觉和传感器融合技术，自动驾驶汽车能够在复杂的道路环境中自主行驶，提升交通安全。 ‌智能医疗‌：通过大数据分析和深度学习技术，AI能够辅助医生进行精准诊断和治疗，提升医疗水平。 ‌自动化办公‌：通过智能语音助手和智能日程管理，AI能够理解使用者需求，提供高效便捷的服务。 ‌客户服务‌：通过自然语言处理和情感分析技术，AI能够提供智能客服和智能问答服务，准确理解客户需求，提供及时准确的应对方案。 #动态连更挑战#

【加州大学团队提出ChildNet算法，解决预训练模型微调难题】 #预训练语言模型# ，是近年来自然语言处理领域的一个重大突破。它们通过在大规模#文本数据# 上进行预训练，能够学习到丰富的语言知识，然后可以被迁移到不同的下游自然语言处理任务上进行微调，从而实现多种多样的功能。例如，#Google# 于 2018 年提出的 BERT 模型，通过双向 Transformer 架构捕获深层次的语言特征。该模型在多项自然语言处理任务上取得了当时的最佳性能，并能广泛用于文本分类、问答系统、情感分析等任务。而 OpenAI 发布的 GPT 系列模型也采用了 Transformer 架构，并通过大规模文本生成任务进行预训练。戳链接查看详情：

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