主要为大家详细介绍了python使用RNN进行文本分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Java实现文本形式的树状结构显示 Java实现文本形式的树状结构显示

以jquery实现的文本框input中自动补全下拉列表查询内容的一个实例

VC 实现文本顺序显示动画效果，一首诗，每次只显示一句，依次显示完，一个简单的VC 文字动画效果，也可看作是文字交替显示效果。

这就出现一个问题，如果图片过小，或文字过长，就会出现文字把整个表格撑得很大，即占用了很多空间，显示效果也非常不美观。网上也有许多解决办法，但要么复杂，要么不能解决跨浏览器问题，要么不能自适应图片大小变化。 在我的这个方法中，解决了：　不需要在代码中指定图片大小、跨浏览器、非常简单。最后的效果如下图所示，当文字过长时，它会自动换行以适应图片宽度： 方法如下： 1）图片及图片说明代码如下： <td

本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下 1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。和上一篇CNN文本分类类似，本此代码风格也是仿照sklearn风格，三步走形式（模型实体化，模型训练和模型预测）但因为训练时间较久不知道什么时候训练比较理想，因此在次基础上加入了继续训练的功能。 2、构造文本分类的rnn类，(保存文件为ClassifierRNN.py) 2.1 相应配置参数因为较为繁琐，不利于阅读，因此仿照tensorflow源码形式，将代码分成 网络配置参数 nn_conf

利用Qt SDK 和 微软的Speech SDK5.1实现的文本朗读的小例子。支持中英文混读，支持设置语音音量和语音速度

文字分类 训练一个分类器（KNN，SVM），对文本数据进行分类，类别可包括体育，财经，房地产，家居，教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步：（1）对文本进行预处理，包括分词操作和替换词去除等；（2）特征提取与特征选择，选择文本特征提取方法，替代特征进行选择（3）文本表示，选择合适的方法表示选择的特征，作为分类的依据；（4）分类器构建，选择合适的分类算法训练得到对应的文本分类器；结果评估，选择合适的评估指标，对分类结果进行评价 ＃实验内容1.构建数据集2.数据预处理（分词，去除重置词）3.生成数据集的特征矩阵4.使用朴素贝叶斯模型进行处理5.使用SVM模型进行处理 本次实验使用到的数据集为实验预先提供的新闻训练集，新闻测试集，以及替换词。训练集和测试集中包括共10个种类的新闻，但所有的新闻都在一个文档里，也查看训练集和数据集内容，发现共有十个新闻分类，分别是“财经”，“资产”， “

主要介绍了java实现文本框和文本区的输入输出的方法和具体示例，有需要的小伙伴可以参考下。

本程序为c++实现的数字串转语音的程序，带界面，代码可多地方都有注释，可读性很好，实现思路很清晰，可扩展性强；音频资料为自己亲自录的mp3格式的，当然你也可以自己录。