该论文中详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程，以及五折交叉验证的评价指标，并包含完整的代码，python格式，是一个学习朴素贝叶斯方法不错的实例。
随着互联网的发展，网络信息量日益剧增，而垃圾信息也随之泛滥，在消耗大量网络资源的同时，阻碍了用户之间的交流，甚至影响社会安定。因此，提取有用信息，过滤垃圾信息，成为目前社会迫切的需求。垃圾信息过滤作为提高网络信息可用性的主要途径，是自然语言处理领域一项主要研究内容。
NIPS2015论文（第2版）[Kaggle]：所有NIPS2015论文全文（335MB）NYTimesFacebook数据：所有《纽约时报》的Facebook帖子（5MB）一周全球新闻馈送[Kaggle]：一周内（2017年8月24日至2017年8月30日）全球在线发布的大多新闻内容的快照，包括大约140万篇文章、20,000个新闻来源和20多种语…
nlp任务里如文本分类，成熟的非常早，如垃圾邮件分类等，用朴素贝叶斯就能有不错的效果。20年前通过纯统计和规则都可以做机器翻译了。相比，在cv领域，那时候mnist分类还没搞好呢。
6.NLP的应用NLP可被他应用于各种领域，例如机器翻译、垃圾邮件检测、信息提取等。在这一部分，该论文对以下NLP的应用进行了介绍：机器翻译文本分类垃圾邮件过滤信息提取自动摘要对话系统医疗深度学习中的NLP
从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理。在这一部分，该论文对以下NLP的应用进行了介绍：机器翻译文本分类垃圾邮件过滤信息提取自动摘要对话系统医疗5深度学习中的NLP以上内容对NLP进行了基础的介绍，但忽略了近年来深度学习...
朴素贝叶斯——垃圾邮件过滤描述：有50封邮件，其中垃圾邮件25封，有用邮件25封，垃圾邮件类别记为1，有用邮件类别记为0，现在需要过滤邮件。.实验思路：首先，处理下邮件的形式，文本处理成向量然后，随机将邮件分成训练集和测试集，比例4:1...
2019年对自然语言处理（NLP）来说是令人印象深刻的一年。本文将着重讲述一些2019年我在机器学习和自然语言处理领域有所见闻的重要事件。我会把重点主要放...
作者：calvindeng转载自：NLP从入门到放弃原文链接：如何基于多模态识别广告文章导语本文对看一看中广告识别工作进行了介绍，从问题定义出发，划分成文字，图片以及文章结构等多个维度来完成对问题…
如果读者想看看到底有哪些数据集，可以直接查看该搜索项目的GitHub地址，所有数据集的信息都在上面。这可能是最全的中文NLP数据集合本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。
现在论文大部分灌水
实验结果表明,我们的方法在WMT14英语-德语数据集上有约5.0个BLEU值的大幅提升,在另外两个数据集上也有显著提升。论文:https://arxiv.org/pdf/1911.09320.pdf...
详细介绍了如何用lstm网络实现给定数据集的垃圾分类识别，并实现roc曲线评估可视化。实验报告，实验ppt全都...
第一作者BhuwanDhingra是在卡内基梅隆大学WilliamW.Cohen和RuslanSalakhutdinov的博士学生,两位导师都十分有名气。而这个学生这几年在NLP领域可以说是收获颇丰:在今年的ACL上已...
让我们一起来看看过去一整年,在PaperWeekly读者心中排名前十的NLP论文都有哪些?还有给我们留言的读者,在表达对这十篇论文的喜爱之情时都说了些什么?此外,小编也在所有留...
本文主要是对当前自然语言处理领域的主要研究内容进行了梳理,共包含五个部分:NLP概述、NLP相关技术分类、NLP研究人员分布、NLP的应用、NLP的发展趋势。该篇文章...
新浪微博中的“上海垃圾分类”议题文本挖掘研究——基于PythonSnowNLP的舆情分析.pdf资源推荐资源评论新浪微博中的_上海垃圾分类_议题_省略_on_Snow_NLP...
2003年,Bengio提出神经网络语言模型(NeuralNetworkLanguageModel,NNLM),网络结构属于一个前馈神经网络,包含三层:输入层、投影层、隐含层。前面我写的的文章吾爱NLP--我与自然语...
本报讯5月15日,国际自然语言处理(NLP)领域的权威学术会议“国际计算语言学协会年会”(ACL2019)公布了今年大会论文录用结果,国内外从事自然语言处理相关研究的...
【深度学习NLP论文笔记】《AdversarialExampleForNaturalLanguageClassificationProblems》一、介绍图一:三个在文本分类任务中使用对抗样本的例子。分别是垃圾邮件分类、情...