VDCNN：用于文本分类的超深度卷积神经网络的实现-源码
直流神经网络
Conneau提出的用于文本分类的超深度卷积神经网络的Tensorflow实现。
现在已使用Tensorflow 2和tf.keras支持正确重新实现了VDCNN的体系结构。 根据实施一个简单的培训界面。 随意贡献其他实用程序，例如TensorBoard支持。
旁注，如果您是NLP文本分类的新手：
请检出新的SOTA NLP方法，例如或 。
检出以获得更好的动态绘图和数据集对象支持。
当前的VDCNN实现也非常容易移植到PyTorch上。
先决条件
Python3
Tensorflow> = 2.0
张量流数据集
麻木
数据集
原始论文测试了多个NLP数据集，包括D
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