分类和建模

创建简单的预处理函数

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便进行分析。

创建用于分类的简单文本模型

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格的频率计数来分析文本。

使用主题模型分析文本数据

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

选择LDA模型的主题数

这个例子展示了如何为潜在的Dirichlet分配(LDA)模型确定适当数量的主题。

比较LDA解决者

这个例子展示了如何通过比较拟合优度和拟合模型所需的时间来比较潜在的Dirichlet分配(LDA)求解器。

情感分析与关键词提取

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词汇。

训练情感分类器

这个例子展示了如何使用一个积极和消极情感词的注释列表和预先训练的词嵌入来训练用于情感分析的分类器。

利用RAKE从文本数据中提取关键词

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。

利用TextRank从文本数据中提取关键字

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

利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)网络分类文本数据。

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。

利用深度学习对失忆文本数据进行分类

这个例子展示了如何使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。

使用注意进行序列到序列翻译

此示例展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。

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)网络来生成文本。

《傲慢与偏见》和《MATLAB

这个例子展示了如何训练一个深度学习LSTM网络来使用字符嵌入生成文本。

基于深度学习的逐字文本生成

这个例子展示了如何训练深度学习LSTM网络来逐字生成文本。

使用自定义训练循环分类文本数据

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。

语言支持金宝app

语言的注意事项

关于为其他语言使用文本分析工具箱特性的信息。

日本语言支持金宝app

文本分析工具箱中的日语支持信息。金宝app

分析日语文本数据

这个例子展示了如何使用主题模型导入、准备和分析日文文本数据。

德语支持金宝app

文本分析工具箱中关于德语支持的信息。金宝app

德语文本数据分析

这个示例展示了如何使用主题模型导入、准备和分析德文文本数据。