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LSTM 实现文本分类

随 着 大数据 时 代 的 快速发 展 ， 文 本 信 息 数据 量 急 剧 增 加 ， 为 了 获 取有 价值 的 信 息 ， 提升 信 息 获取 效 率 ， 就 需 对这些文本信 息进 行分类 。 因 此 ， 文 本分类系 统 的 研 究 与 实 现具 有 重要 意 义 。 新 闻 文本 是 文本信 息 的一个重 要组成部分 ， 也 是人 们 获取 信 息 的重要 方式 。 本 文 以 新 闻 文本 分类为依 托 ， 对 当 下 文本分类算法进 行 改进 ， 以 新 闻 文本分类系 统 为 实例 对文 本 分类系 统 的 设计 与 实 现进 行 说 明 ， 完 成 文 本 分类算法 的 研 究工 作 。 本文 以 大数据 时代背 景及 分类技术 的 发 展为背景 ， 对 贝 叶斯 分类 算 法 以 及 卷积 神 经 网 络 分类 算 法进 行 了 改进 ， 以 提升 分类 的 准确 度 ， 主 要 工作 内 容 有 以 下 几个方面 ： 第一， 本 文 针对 不 同 种 类 的 文本 分类方 法做 了 调 研 ， 通过 阅 读 文

这个链接是测试集，训练集请见这个链接： 本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus.rar为测试语料，共9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。文件较大（训练测试各50多兆），下载时请耐心等待。

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利用tensorflow的中文文本分类程序，包括CNN和RNN实现，程序结构清晰，便于学习理解。

是一个不错的中文分类器，里面包括knn 和svm分类法。李荣陆的作品。安装后即可使用。

chinese_text_classification 通过一个中文文本分类问题系统实现了各种分类方法 数据来源 数据搜狗新闻 类别 有汽车，娱乐，军事，体育，技术五种类别。原始数据比较大，没有上传，分词，去除重组词之后的数据放在processed_data文件夹下。 分类算法 主要实现了以下分类算法： NB（朴素贝叶斯） 支持向量机 快速文本 text_CNN text_RNN text_RCNN text_Bi_LSTM text_Attention_Bi_LSTM HAN（分层注意网络） 埃尔莫 分类准确率 分类准确率都在90％附近，没有进行过多预处理，只为熟悉算法的使用。 依赖库 基于tensorflow2.0实现，可以在win和linux下运行。觉得有用的点个赞，谢谢。

利用TF-IDF策略的中文文本分类算法比较，刘昕玥，王敬，本文基于TF-IDF特征选取方法，分别使用朴素贝叶斯、随机森林与支持向量机算法对中文文本语料库进行分类实验。实验表明，支持向量机

文本分类语料，共9833篇文档；train为训练语料，test为测试语料，共9804篇文档，分为20个类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分；