Python源码：多算法文本分类与不平衡处理项目

资源摘要信息:"该资源是一套完整的基于Python的项目，专注于类别不平衡文本分类问题，并集成了多种机器学习算法。类别不平衡问题是指在分类任务中，不同类别的样本数量差异很大，这会导致模型对少数类样本的分类效果不佳。资源中的代码提供了多种机器学习和深度学习方法，以解决这一挑战。 具体来说，项目中实现了以下机器学习模型： 1. Naive Bayes：基于贝叶斯定理的简单概率分类器。 2. KNN（K-近邻算法）：一种基本分类与回归方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 3. SVM（支持向量机）：一种常见的监督学习模型，用于分类和回归分析。 4. Decision Tree（决策树）：一种树形结构的分类方法，通过递归地分割特征空间实现分类。 以及以下集成学习方法： 1. AdaBoost：一种提升方法，通过调整错误分类样本的权重来提高模型性能。 2. Random Forest（随机森林）：基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并进行投票得到最终结果。 3. Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升决策树）：一种通过构建并加入新的模型来纠正已有模型错误的方法。 深度学习模型包括： 1. FastText：一种用于文本分类的高效模型，通过学习单词的子词（n-grams）表示来提高性能。 2. TextCNN（文本卷积神经网络）：利用卷积神经网络的局部感知和参数共享特性处理文本数据。 3. TextCNN + Attention：在TextCNN基础上增加了注意力机制，使模型能够聚焦于更重要的文本部分。 4. BiGRU + Attention：使用双向门控循环单元（BiGRU）网络处理序列数据，并结合注意力机制。 5. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：一种预训练语言表示模型，在许多自然语言处理任务上取得了革命性的进步。 此外，项目还考虑了几种不同的方法来处理类别不平衡问题： 1. 不做任何处理(bce)：直接使用二元交叉熵损失函数。 2. 类别权重(bce with class weights)：通过为不同类别的样本分配不同的权重来调整损失函数。 3. Focal Loss：一种损失函数，用于解决类别不平衡问题，可以有效减轻易分类样本对损失的贡献。 4. Focal Loss with class weights：结合Focal Loss和类别权重的方法，进一步优化模型性能。 资源文件包括： - .gitignore：用于Git版本控制系统的配置文件，指定不跟踪的文件和目录。 - README.md：提供项目的详细说明，包括安装、运行和使用方法。 - TextClassify_eb_fastformer.py：实现了基于FastFormer模型的文本分类。 - TextClassify_eb_tta.py：实现了TTA（Test-Time Augmentation）技术的文本分类。 - TextClassify_eb_attn.py：实现了带有注意力机制的文本分类。 - TextClassify_eb_GRU_attn.py：实现了BiGRU和注意力机制结合的文本分类。 - TextClassify_eb.py：提供了多种模型的综合分类实现。 - visualize.py：用于绘制分类结果的可视化。 - TextClassify_eb_FASTTEXT.py：实现了FastText模型的文本分类。 - TextClassify_eb_GRU.py：实现了BiGRU模型的文本分类。 该项目适合计算机相关专业的在校学生、专业老师或企业员工使用，可用于学习入门、课程设计、课程作业、期末大作业、毕设项目和初期项目立项演示等。项目代码经过测试运行成功，可供下载使用，并且鼓励用户在基础之上进行修改和功能扩展。"