基于tensorflow+CNN的新闻文本分类-附件资源

在文本分类中，基于Word2Vec词向量的文本表示忽略了词语区分文本的能力，设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络（CNN）文本分类方法.新闻文本分类，一般只考虑正文，忽略标题的重要性，改进了TF-IDF计算方法，兼顾了新闻标题和正文.实验表明，基于加权词向量和CNN的新闻文本分类方法比逻辑回归分类效果有较大提高，比不加权方法也有一定的提高.

基于tensorflow+CNN的搜狐新闻文本分类-附件资源

有搜狗分类新闻语料库得出的libsvm格式数据，特征词选择方法为IG，更多了解请参阅个人博客http://hi.baidu.com/finallyliuyu/home 查阅相关文章

引入Attention 机制，对 LSTM 模型进行改进，设计了LSTM-Attention 模型。 实验环境：开python3.6.5、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 本文的实验数据集来源于搜狗实验室中的搜狐新闻 数据，从中提取出用于训练中文词向量的中文语料， 大小约为 4GB 左右．然后选取了10 个类别的新闻数据，分别为体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐．每个类别 新闻为5000 条，共 50000 条新闻，利用这 50000 条 数据来训练模型．其测试集和验证集如下 验证集: 500*10 测试集: 1000*10

基于tensorflow+CNN的新闻文本分类-附件资源

NLP新闻文本分类新人赛数据集

新闻文本分类数据集，详情见https://editor.csdn.net/md/?articleId=121462685

基于tensorflow、CNN、清华数据集THUCNews的新浪新闻文本分类-附件资源

中文文本分类数据集 数据来源： 今日头条客户端 数据格式： 6552431613437805063_!_102_!_news_entertainment_!_谢娜为李浩菲澄清网络谣言，之后她的两个行为给自己加分_!_佟丽娅,网络谣言,快乐大本营,李浩菲,谢娜,观众们 每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code（见下文），分类名称（见下文），新闻字符串（仅含标题），新闻关键词 分类code与名称： 100 民生 故事 news_story 101 文化 文化 news_culture 102 娱乐 娱乐 news_entertainment 103 体育 体育 news_sports 104 财经 财经 news_finance 106 房产 房产 news_house 107 汽车 汽车 news_car 108 教育 教育 news_edu 109 科