深度学习案例教程 课件 第6章 文本分类.pptx

文本分类第六章

01理解文本分类的基本概念和应用场景学习目标CONTENTS

01理解文本分类的基本概念和应用场景02掌握分词、TFIDF等文本预处理技术的基本原理学习目标CONTENTS

01理解文本分类的基本概念和应用场景02掌握分词、TFIDF等文本预处理技术的基本原理03熟悉如何划分训练测试数据以及交叉验证的意义学习目标CONTENTS

01理解文本分类的基本概念和应用场景02掌握分词、TFIDF等文本预处理技术的基本原理03熟悉如何划分训练测试数据以及交叉验证的意义04理解过拟合的概念和它在模型训练中的影响学习目标CONTENTS

01理解文本分类的基本概念和应用场景02掌握分词、TFIDF等文本预处理技术的基本原理03熟悉如何划分训练测试数据以及交叉验证的意义04理解过拟合的概念和它在模型训练中的影响学习目标CONTENTS05学习并理解常见的文本分类算法

01培养科学的问题分析和解决能力，提高对实际问题进行抽象和建模的能力素质目标CONTENTS

01培养科学的问题分析和解决能力，提高对实际问题进行抽象和建模的能力02提高自我学习和独立解决问题的能力，能够通过查询文献、网络资源等途径获取解决方案素质目标CONTENTS

01培养科学的问题分析和解决能力，提高对实际问题进行抽象和建模的能力02提高自我学习和独立解决问题的能力，能够通过查询文献、网络资源等途径获取解决方案03培养良好的逻辑思维和批判性思维能力，能够分析和评估不同的方法和模型的优缺点素质目标CONTENTS

01培养科学的问题分析和解决能力，提高对实际问题进行抽象和建模的能力02提高自我学习和独立解决问题的能力，能够通过查询文献、网络资源等途径获取解决方案03培养良好的逻辑思维和批判性思维能力，能够分析和评估不同的方法和模型的优缺点04提高团队合作和沟通能力，可以在团队项目中有效地进行信息交流和分享素质目标CONTENTS

分类模型搭建训练新闻分类模型实践任务：新闻文本分类新闻数据处理模型评估

第一节分词的实现分词在自然语言处理中是极其重要的一步。在处理文本数据时，我们需要将连续的文本划分成独立的单元，这些单元可以是单个字符，也可以是词或短语。分词就是实现这一过程的方法。分词的定义

第一节分词的实现在许多语言中，如英语，单词之间通过空格自然分隔。然而在一些语言中，如中文，文本是连续的，没有明显的词语分隔符。在这种情况下，分词技术就显得尤其重要。分词的定义

第一节分词的实现分词就是将一段连续的文本切分成一系列独立的词语。分词的定义例如，中文句子“我爱自然语言处理”经过分词后，可以得到“我/爱/自然语言处理”。

好的分词可以提取出文本中的关键信息，对于文本分类、信息检索、情感分析等任务有着重要的影响。分词结果会直接影响后续任务的性能分词的特点分词的实现

好的分词可以提取出文本中的关键信息，对于文本分类、信息检索、情感分析等任务有着重要的影响。分词结果会直接影响后续任务的性能例如，“我爱听音乐”中，“我爱听”和“听音乐”可以视为一个词，也可以视为两个词。处理这种歧义是分词的一个挑战。分词可能会产生歧义分词的实现分词的特点

好的分词可以提取出文本中的关键信息，对于文本分类、信息检索、情感分析等任务有着重要的影响。分词结果会直接影响后续任务的性能例如，“我爱听音乐”中，“我爱听”和“听音乐”可以视为一个词，也可以视为两个词。处理这种歧义是分词的一个挑战。分词可能会产生歧义不同的语料库可能会产生不同的分词效果。分词的效果受语料库影响分词的实现分词的特点

分词的实现分词被广泛用于自然语言处理的各个环节，包括信息检索、文本分类、情感分析、语义分析、机器翻译等。在Python中，我们可以使用jieba库进行中文分词。这是一个简单易用的分词库，包含三种分词模式：精确模式、全模式和有哪些信誉好的足球投注网站引擎模式。下面我们通过一段代码介绍jieba分词的使用。代码实现

分词的实现importjiebatext=我爱自然语言处理seg_list=jieba.cut(text,cut_all=False)print(精确模式:+/.join(seg_list))代码实现

分词的实现importjiebatext=我爱自然语言处理seg_list=jieba.cut(text,cut_all=False)print(精确模式:+/.join(seg_list))【结果】精确模式:我/爱/自然语言处理代码实现

分词的实现importjiebatext=我爱自然语言处理seg_list=jieba.cut(text,cut_all=True)print(全