说明 本文是方法记录，不是完整的项目过程（在我Jupyter上，数据前期预处理部分懒得搬了），也没有调参追求准确度（家里电脑跑不动）。 参考任务来源于Kaggle，地址：电影评论情感分类 本文参考了不同的资料来源，包括斯坦福CS224N的课程资料，网上博客，Keras官方文档等 任务核心部分 1.单词表示 1.1 理论部分 对大部分（或者所有）NLP任务，第一步都应该是如何将单词表示成符合模型所需要的输入。最直接的思路就是将单词（符号）变为词向量。 词向量的表示方法： one-hot 编码：想法直接，但过于稀疏，且词与词之间正交，无法衡量词之间的相似度 基于矩阵分解的方法：比如不同词窗的矩阵，

直流神经网络 Conneau提出的用于文本分类的超深度卷积神经网络的Tensorflow实现。 现在已使用Tensorflow 2和tf.keras支持正确重新实现了VDCNN的体系结构。 根据实施一个简单的培训界面。 随意贡献其他实用程序，例如TensorBoard支持。 旁注，如果您是NLP文本分类的新手： 请检出新的SOTA NLP方法，例如或 。 检出以获得更好的动态绘图和数据集对象支持。 当前的VDCNN实现也非常容易移植到PyTorch上。 先决条件 Python3 Tensorflow> = 2.0 张量流数据集 麻木 数据集 原始论文测试了多个NLP数据集，包括D

此文档中介绍的基于支持向量机的文本分类方法是网络舆情分析中常用的文本分类

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基于朴素贝叶斯分类算法

基于tensorflow实现CNN文本分类 目前文本分类问题主要使用的RNN/LSTM，但是本身具有时序性强、速度慢等局限性。而CNN的主要特点是速度快，主要用于计算机图像的核心部分GPU的硬件层实现。

基于注意力机制的混合神经网络模型的文本分类，秦丽萍，杨金民，文本分类是自然语言处理（NLP）中的重要任务之一。在文本分类中，句子建模是至关重要的。在已存在的工作中，卷积神经网络（CNN）能

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NeuralClassifier旨在快速实现分层多标签分类任务的神经模型，这在现实场景中更具挑战性和普遍性。 一个显着的特点是NeuralClassifier目前提供各种文本编码器，如FastText，TextCNN，TextRNN，RCNN，VDCNN，DPCNN，DRNN，AttentiveConvNet和Transformer编码器等。它还支持其他文本分类场景，包括二进制类和 多级分类。 它建立在PyTorch上。

本文用C++实现KNN分类算法，代码齐全，直接使用，很适合初学者学习之用