分类和建模

创建简单的预处理功能

这个例子展示了如何创建一个函数来清理和预处理文本数据以进行分析。

为分类创建简单的文本模型

这个例子展示了如何使用单词袋模型训练一个简单的文本分类器的单词频率计数。

使用多词短语分析文本数据

这个例子展示了如何使用n-gram频率计数来分析文本。

使用主题模型分析文本数据

这个示例展示了如何使用Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型来分析文本数据。

选择LDA模型的主题数

这个示例展示了如何为潜在Dirichlet分配(LDA)模型确定合适的主题数量。

比较LDA解决者

这个例子展示了如何通过比较模型的拟合优度和拟合时间来比较潜在的Dirichlet分配(LDA)求解器。

使用LDA模型可视化文档集群

这个例子展示了如何使用Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型和t-SNE图来可视化文档的集群。

可视化LDA主题相关性

这个示例展示了如何在Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型中分析主题之间的相关性。

可视化LDA主题和文档标签之间的关联

这个示例展示了如何适应Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型，并可视化LDA主题和文档标签之间的关联。

创建共生网络

这个例子展示了如何使用单词袋模型创建一个共现网络。

情感分析和关键字提取

文本情感分析

这个例子展示了如何使用价感知字典和情感推理(VADER)算法进行情感分析。

生成领域特定情感词典

这个例子展示了如何使用10-K和10-Q财务报告生成情感分析的词典。

训练情感分类器

这个例子展示了如何使用带注释的正面和负面情感词列表和预先训练的词嵌入来训练情感分析分类器。

利用RAKE从文本数据中提取关键字

这个例子展示了如何使用快速自动关键字提取(RAKE)从文本数据中提取关键字。

使用TextRank从文本数据中提取关键词

这个例子展示了如何使用TextRank从文本数据中提取关键字。

深度学习

使用深度学习对文本数据进行分类

这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆(LSTM)网络对文本数据进行分类。

基于卷积神经网络的文本数据分类

这个例子展示了如何使用卷积神经网络对文本数据进行分类。

使用深度学习对内存不足的文本数据进行分类

这个例子展示了如何用深度学习网络使用转换后的数据存储对内存不足的文本数据进行分类。

使用注意的顺序翻译

这个示例演示了如何使用循环序列到序列编码器-解码器模型将十进制字符串转换为罗马数字。

基于深度学习的多标签文本分类

这个示例展示了如何对具有多个独立标签的文本数据进行分类。

使用深度学习生成文本(深度学习工具箱)

这个例子展示了如何训练深度学习长短期记忆(LSTM)网络生成文本。

傲慢与偏见和MATLAB

这个例子展示了如何训练深度学习LSTM网络来使用字符嵌入生成文本。

使用深度学习逐字生成文本

这个例子展示了如何训练一个深度学习LSTM网络来逐字生成文本。

使用自定义训练循环对文本数据进行分类

这个例子展示了如何使用带有自定义训练循环的深度学习双向长短期记忆(BiLSTM)网络对文本数据进行分类。

使用自动编码器生成文本

这个例子展示了如何使用自动编码器生成文本数据。

定义文本编码器模型函数

这个例子展示了如何定义一个文本编码器模型函数。

定义文本解码器模型函数

这个例子展示了如何定义一个文本解码器模型函数。

使用深度学习的语言翻译

这个例子展示了如何使用循环序列到序列编码器-解码器模型来训练德语到英语的翻译人员。

语言支持金宝app

语言的注意事项

有关为其他语言使用文本分析工具箱功能的信息。

日本语言支持金宝app

关于文本分析工具箱中的日语支持的信息。金宝app

分析日语文本数据

这个示例展示了如何使用主题模型导入、准备和分析日语文本数据。

德国语言支持金宝app

关于文本分析工具箱中的德语支持的信息。金宝app

分析德语文本数据

这个示例展示了如何使用主题模型导入、准备和分析德语文本数据。