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探究了基于卷积神经网络的句子级别的中文文本情感分类，模型以文本经过预处理后得到的词向量作为输入。传统的卷积神经网络是由线性卷积层、池化层和全连接层堆叠起来的，提出以跨通道卷积层替代传统线性卷积滤波器，对基本的卷积神经网络进行改进，提高网络的表达能力。实验表明，改进后的卷积神经网络在保证训练速度的情况下，识别率达到91.89%，优于传统的卷积神经网络，有较好的识别能力。

本实验，是用BERT进行中文情感分类，记录了详细操作及完整程序

轻松搞懂word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中文情感分类。内含python代码加数据。（实在是没积分了，赚点积分，赚够就删了，宝贵资源来着）

中文的关于情感分类的语料库 某外卖平台收集的用户评价，正向4000 条，负向约 8000 条 数据字段： Label：1表示正向评论，0表示负向评论 Review：评论内容

项目主要是利用BERT实现中文的情感分类 主要实现包括： bert 模型的实现 利用起进行情感分类 需要版本 python3 和tensorflow 大于1.10

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自然语言处理课程设计-中文情感分类 使用VS2010编辑