20news-bydate.tar.gz 文本分类 数据集 20news

因课程做的基于马尔科夫逻辑网实现的文本分类，使用了基于Markov逻辑表示的处理平台Alchemy、开源全文索引引擎工具包Lucene，适合相关入门人员。文件夹里有课程报告、JAVA代码、及相关说明。一直以来受益于互联网资源分享，以此作为反馈的开始。

文本分类中地特征提取和分类算法综述.pdf

中文情感分析的实质是文本分类问题，本项目分别采用CNN和BI-LSTM两种模型解决文本分类任务，并用于情感分析，达到不错的效果。 两种模型在小数据集上训练，在验证集的准确率、号回率及F1因子均接近90% 项目设计的目标可以接受不同语料的多种分类任务，只要语料按照特定格式准备好，就可以开始调参训练、导出、serving。

人工智能-项目实践-文本分类-CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 以及字符级CNN的论文：Character-level Convolutional Networks for Text Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。 文中所使用的Conv1D与论文中有些不同，详细参考官方文档：tf.nn.conv1d

基于TensorFlow、CNN、清华数据集THUCNews的字符级卷积神经网络实现文本分类算法源码

个人博客word2vec文本分类使用的数据集，附带了停用词

情感分析 它是一种文本分类，可在IMDB大电影评论数据集上训练递归神经网络（RNN）以进行情感分析。

TextRecommended TF-IDF SVM文本分类实现 实现了三个分词接口 IK Jeseg Stanford 还是觉得Jeseg最好，自定义的空间也大 特征选取是用CHI2 语料库是搜狗

短文本分类是自然语言处理的一个研究热点.为提高文本分类精度和解决文本表示稀疏问题，提出了一种全新的文本表示（N-of-DOC）方法.采用Word2Vec分布式表示一个短语，将其转换成的向量作为卷积神经网络模型的输入，经过卷积层和池化层提取高层特征，输出层接分类器得出分类结果.实验结果表明，与传统机器学习（K近邻，支持向量机，逻辑斯特回归，朴素贝叶斯）相比，提出的方法不仅能解决中文文本向量的维数灾难和稀疏问题，而且在分类精度上也比传统方法提高了4.23%.