CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 环境 Python 2/3 (感谢howie.hu调试Python2环境) TensorFlow 1.3以上 numpy scikit-learn scipy

“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料，分为训练集和测试集两部分。内容真实有效

有24000条新闻，共六个类别，直接用python3的pickle.load()该文件即可，是一个24000个元素的list，list的每个元素是一个tuple，tuple的第一个元素是与处理好的文本，第二个元素是对应的标签。

1、资源中有语料，本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus为测试语料，共9833篇文档；train_corpus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）。 2、资源中还附有一份停用词。

cnews中文文本分类数据集；由清华大学根据新浪新闻RSS订阅频道2005-2011年间的历史 数据筛选过滤生成，训练过程见我的博客；

bert_chinese_pytorch 参考代码： CSDN博文（施工中）：

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类

pytorch中文文本分类训练数据

Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类，Bert，ERNIE，基于pytorch，开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程：还没写完，写好之后再贴博客地址。 工作忙，懒得写了，类似文章有很多。 机器：一块2080Ti ， 训练时间：30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了) 中文数据集 我从中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。数据以字为单位输入模型。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分： 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 按照

复旦大学谭松波中文文本分类语料库 中文文本分类语料（复旦大学）-训练集和测试集。测试语料共9833篇文档；训练语料共9804篇文档。