【源码】基于PyTorch框架的中文新闻文本分类系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的中文新闻文本分类系统，借助RNN、CNN、AVG、BERT等多种深度学习模型实现中文新闻文本分类。项目覆盖了从数据预处理、模型训练到评估的完整流程，还提供多种模型的实现与比较。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：支持RNN、CNN、AVG和BERT等多种深度学习模型，用户可按需选择合适模型进行训练和评估。
2. 数据预处理：具备数据读取、分词、填充、批次处理等功能，保障数据能被模型正确处理。
3. 模型训练与评估：支持模型的训练、评估和保存，用户能在训练中监控模型性能，于验证集上选取最佳模型。
4. 结果分析：提供模型性能的详细分析，包含准确率、F1分数等指标，助力用户了解模型表现。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install torch transformers tensorboardX。

数据准备

• 将训练数据、验证数据和测试数据置于指定目录。
• 数据格式为每行包含一个文本样本和对应的标签，以空格分隔。

配置参数

在main.py中配置训练参数，如数据路径、批次大小、学习率等。

运行训练

执行python main.py启动模型训练。训练时会记录每个epoch的训练和验证loss，并在验证集上评估模型性能。

模型评估

训练完成后，模型会自动加载最佳模型并在测试数据上进行评估，评估结果将保存到指定文件中。

结果分析

查看训练过程中生成的loss曲线和评估结果，分析模型的性能。

通过上述步骤，用户可轻松使用本项目开展中文新闻文本分类任务，并按需选择和调整不同的深度学习模型。

下载地址

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