自然语言处理作业：基于CNN的文本分类模型训练 数据划分 分成训练集、验证集、测试集 加载预训练词向量模型 基于CNN的文本分类 数据划分 分成训练集、验证集、测试集加载预训练词向量模型 ../资料/实验/第四章/sgns.sogou.word.bz2 使用Keras对语料进行处理 提取文本中的词并向量化处理，也可以使用其他工具，或自己编写 定义词嵌入矩阵生成Embedding Layer构建模型、训练、评估 输出模型的准确率(以图的形式)

本资源是https://jarod.blog.csdn.net/article/details/127636618的配到资源，详细讲解了如何从零开始用TensorFlow搭建TextCNN，完成文本分类任务。 包含完整源代码和教程文档。模型搭建在Jupyter环境，可以根据教程文档或参考源代码自己一步一步实现自己的TextCNN，并在自己的数据集上训练出自己的模型。 模型在测试集上准确率达到96.45%，可以满足生产使用。

pytorch实现文本情感分析详细教程 关键词：python，情感分析，英文文本分类，Bi-LSTM 训练集准确度高达98%，验证集准确度最高达到82%，数据集来自竞赛平台DataCastle，竞赛链接为：https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?spm=5176.12282016.0.0.31ed52e3oG2G01&id=359，本代码可以帮助大家获取前70的排名成绩，后续可以进行二次修改，有望冲击前50。

Keras中的字符级CNN 该存储库包含用于字符级卷积神经网络的Keras实现，用于AG新闻主题分类数据集上的文本分类。 已实现以下模型： 张翔，赵俊波，严乐村。 。 NIPS 2015 Yoon Kim，Yacine Jernite，David Sontag，Alexander M.Rush。 。 AAAI 2016 白少杰，齐科·科特尔（J. Zico Kolter），弗拉德·科特（Vladlen Koltun）。 。 ArXiv预印本（2018） Kim的CharCNN最初是经过端到端训练的语言建模管道的一部分，但已被改编为文本分类。 用法 安装依赖项（Tensorflow 1.3和Keras 2.1.3）： $ pip install -r requirements.txt 在config.json文件中指定训练和测试数据源以及模型超参数。 运行main.py文件，

本项目通过textcnn卷积神经网络实现对文本情感分析识别，由python 3.6.5+Pytorch训练所得。

使用RNN循环神经网络实现对爬取的京东评论信息进行情感分析 其中包括源代码、数据集、停用词等

以微博为代表的社交平台是信息时代人们必不可少的交流工具.挖掘微博文本数据中的信息对自动问答、舆情分析等应用研究都具有重要意义.短文本数据的分类研究是短文本数据挖掘的基础.基于神经网络的Word2vec模型能很好的解决传统的文本分类方法无法解决的高维稀疏和语义鸿沟的问题.本文首先基于Word2vec模型得到词向量，然后将类别因素引入传统权重计算方法TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）设计词向量权重，进而用加权求和的方法得到短文本向量，最后用SVM分类器对短文本做分类训练并且通过微博数据实验验证了该方法的有效性.

ChattingRobot_RNN-master.zip

使用Bert进行文本二分类实验用的训练数据文件，仅限学习使用。

文本分类 使用Python进行文本分类的简单实践 文件 内容 罗基奥.py 使用 Rocchio 算法的文本分类。 每个文档都在一个向量空间中表示。 在训练阶段，找到每类文档的质心。 在测试阶段，计算测试文档到每个质心的距离，并将文档分配到最近的质心类。 天真的eBayes.py 使用朴素贝叶斯算法的文本分类。 每个文档在一个向量空间中表示。 在训练阶段，学习字典每个术语的类先验和类条件概率。 在测试阶段，文档被分配给给定测试文档具有最大后验概率的类。 这是一个 IPython 笔记本，展示了使用 scikits-learn 机器学习库的完整但简单的文本分类管道。 管道从文本清理和标记化开始，然后将每个文档投影到一个向量空间中。 Tfidf 加权用于对向量进行归一化。 然后测试一些分类器； 使用它们的默认参数。 最后，在蛮力参数网格搜索上使用 10 倍交叉验证，找到了一些分类器的最