# text_classification_AI100
这是我参加AI100竞赛:http://competition.ai100.com.cn/html/game_det.html?id=24&tab=1
的代码,主要用于文本分类,其中涉及CHI选择特征词,TFIDF计算权重,朴素贝叶斯、决策树、SVM、XGBoost等算法,
实现传统的文本分类并取得了不错的效果。
此外,还是用cnn卷积神经网络实现了中文的文本分类,效果要优于上述算法。
最后,还可以参考第一名的卷积神经网络模型:https://github.com/liu-nlper/DocumentClassification。
可以参考我的博客:http://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/72614524
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
AI100文本分类竞赛代码。从传统机器学习到深度学习方法的测试.zip
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2024-01-15
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大学生参加学科竞赛有着诸多好处,不仅有助于个人综合素质的提升,还能为未来职业发展奠定良好基础。以下是一些分析: 首先,学科竞赛是提高专业知识和技能水平的有效途径。通过参与竞赛,学生不仅能够深入学习相关专业知识,还能够接触到最新的科研成果和技术发展趋势。这有助于拓展学生的学科视野,使其对专业领域有更深刻的理解。在竞赛过程中,学生通常需要解决实际问题,这锻炼了他们独立思考和解决问题的能力。 其次,学科竞赛培养了学生的团队合作精神。许多竞赛项目需要团队协作来完成,这促使学生学会有效地与他人合作、协调分工。在团队合作中,学生们能够学到如何有效沟通、共同制定目标和分工合作,这对于日后进入职场具有重要意义。 此外,学科竞赛是提高学生综合能力的一种途径。竞赛项目通常会涉及到理论知识、实际操作和创新思维等多个方面,要求参赛者具备全面的素质。在竞赛过程中,学生不仅需要展现自己的专业知识,还需要具备创新意识和解决问题的能力。这种全面的综合能力培养对于未来从事各类职业都具有积极作用。 此外,学科竞赛可以为学生提供展示自我、树立信心的机会。通过比赛的舞台,学生有机会展现自己在专业领域的优势,得到他人的认可和赞誉。这对于培养学生的自信心和自我价值感非常重要,有助于他们更加积极主动地投入学习和未来的职业生涯。 最后,学科竞赛对于个人职业发展具有积极的助推作用。在竞赛中脱颖而出的学生通常能够引起企业、研究机构等用人单位的关注。获得竞赛奖项不仅可以作为个人履历的亮点,还可以为进入理想的工作岗位提供有力的支持。
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AI100文本分类竞赛代码。从传统机器学习到深度学习方法的测试.zip (31个子文件)
ABC-code
cnn
eval.py 4KB
CNN_OUTPUT.csv 15KB
text_cnn.py 4KB
data_helpers.py 4KB
train.py 8KB
data
feature_word_10 849B
training.csv 3.74MB
sample_testing.csv 18KB
testing.csv 1.78MB
sample_result.csv 496B
sample_training.csv 14KB
XGBOOST_CHI_OUTPUT.csv 15KB
output
TFIDF_out.csv 15KB
feature_match_output.csv 15KB
random_out.csv 15KB
random_gen.py 660B
tmp
documents_feature.txt 95.89MB
test_documents_feature.txt 47.81MB
xgboost_test_classification.py 3KB
.idea
vcs.xml 180B
misc.xml 687B
modules.xml 262B
AI100.iml 345B
stop_words_ch.txt 9KB
train.py 903B
test.py 126B
README.md 633B
XGBOOST_OUTPUT.csv 15KB
xgboost_CHI_text_classification.py 9KB
feature_match.py 3KB
data_process.py 8KB
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