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一、摘要（该论文的模型创新点在于词向量那里，所以全文的重心偏向于词向量部分）传统的机器学习方法主要用词袋以及ngram去生成特征向量作为文本表示，从而完成很多任务。但是对于短文本来说，比如tweet，由于短文本字数的限制，传统机器学习如果继续使用词袋和ngram，则可能会存在数据…
文本分类作为自然语言处理中一个基本任务，在20世纪50年代就已经对其算法进行了研究，现在单标签文本分类算法已经趋向成熟，但是对于多标签文本分类的研究还有很大的提升空间。介绍了多标签文本分类的基本概念以及基本流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果。
浅谈小学高年级多文本阅读教学的策略传统的语文教学模式是单一、单向的传输方式，应试教育根深蒂固，为了让学生在短时间内取得一个好成绩...
SceneTextDetection(场景文本检测)论文思路总结.任意角度的场景文本检测.论文思路总结.共同点：重新添加分支的创新更突出.场景文本检测.基于分割的检测方法.spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore)psenet(渐进扩展)
收藏|NLP论文、代码、博客、视频资源（LSTM，指针模型，Attention，ELMo，GPT，BERT、多任务学习等）.在近几年，NLP领域得到了快速的发展，包括ELMo，BERT在内的新方法不断涌现，显著提高了模型在一系列任务的表现。.在本文中，作者针对主要的NLP模型、常…
论文来源：HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification1、概述文本分类时NLP应用中最基本的任务，从之前的机器学习到现在基于词表示的神经网络模型，分类准确度也有了很大的提升。本文基于前人的思想引入多层注意力网络来...
这里整理一下平时所用的多模态数据集以备之用，主要分为(1)多模态i情感分析数据集,(2)多模态问答数据集,(3).多模态检索(匹配)数据集。后面会不断地去添加，也希望能够帮到其他人，欢迎大家补充。…
社交媒体语言.文章作者的正确署名方式#authors@OpenRif#openscience.§博客内容皆由英论阁资深学术专家团队撰写提供§.---英论阁SCI论文润色服务及多项免费附加项目，点击了解---.转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自Enago英论阁科学网博客...
FastText是Facebook于2016年发布的文本分类模型，其主要思想基于word2vec中的skip-gram模型（关于skip-gram模型参考我之前词向量的博客，这里也就不再赘述），在训练文本分类模型的同时，也将训练出字符级n-gram词向量。.通常认为，形态类似的单词具有相似的语义特征...
硕士毕业论文一般需要多长时间写完？我建议是有充足的时间去写，给自己留1-3月的时间，主要是预留时间做准备。如果你经验丰富的话10天半个月也能写完，但你也要做好熬夜之后的反应迟钝、记忆力下降、心跳加速…我这边整理了一些快速完成论文的方法：
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文本分类作为自然语言处理中一个基本任务，在20世纪50年代就已经对其算法进行了研究，现在单标签文本分类算法已经趋向成熟，但是对于多标签文本分类的研究还有很大的提升空间。介绍了多标签文本分类的基本概念以及基本流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果。
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