复旦大学谭松波中文文本分类语料库，资源免积分下载，仅供大家学习使用，这个数据集到底怎么用我也没试过。

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TextCNN Pytorch实现中文文本分类 论文 参考 依赖项 python3.5 pytorch == 1.0.0 torchtext == 0.3.1 jieba == 0.39 词向量 （这里用的是Zhihu_QA知乎问答训练出来的单词Word2vec） 用法 python3 main.py -h 训练 python3 main.py 准确率 CNN-rand随机初始化嵌入 python main.py Batch[1800] - loss: 0.009499 acc: 100.0000%(128/128) Evaluation - loss: 0.0000

简单高效的Bert中文文本分类模型开发和部署

文本分类语料库训练集，供学习测试使用。新闻类语料（已标签分类），包含经济、交通、教育、环境、体育、医药等类目共上千份新闻文本。

复旦谭松波的，别人辛苦整理，免费发布的东西，拿过来自己赚积分，绝了 数据说明 answer.rar为测试语料，共9833篇文档； train.rar为训练语料，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。 数据来源 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 问题描述 适合NLP学习使用

做毕设自用的中文新闻文本分类语料库，整理自搜狗新闻和清华新闻语料，共八个类别，每类已分好4000条训练集和1000条测试集。附赠一份停用词表，综合了哈工大停用词及川大停用词。

基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。

介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足，提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。实验结果表明，改进的KNN算法较中心向量法和传统的KNN算法在处理中文文本分类问题上有较好的分类效果，验证了对KNN算法改进的有效性和可行性。

复旦大学中文文本分类语料.xlsx