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。
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