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项目简介
本项目借助深度学习技术实现自然语言处理（NLP）里的经典模型，包含文本分类、词向量训练和序列标注等任务。项目包含TextCNN、LSTM、GRU、HAN等多种模型，以及词向量训练工具Glove，方便用户学习和实践NLP核心技术。
项目的主要特性和功能
- TextCNN：用卷积神经网络进行文本分类，支持随机、静态、非静态等多种词向量初始化方式。
- LSTM & GRU：利用长短时记忆网络和门控循环单元进行文本分类，适合长文本处理。
- HAN：层次注意力网络，能在词语和句子层面分别添加注意力机制，增强模型可解释性。
- Glove：实现词向量训练工具，支持word2vec、glove、FastText等多种词向量训练方法。
安装使用步骤
1. 环境准备
确保已安装Python 3.x，并安装以下依赖库：
bash
pip install numpy pandas tensorflow tqdm
2. 下载项目源码
用户需提前下载本项目的源码文件。
3. 数据准备
依据项目需求准备相应数据集，如MR数据集、Google News数据集等，将其放置在项目目录下的data文件夹中。
4. 模型训练
按需选择合适的模型进行训练，示例命令如下：
- TextCNN训练：
bash
python text_cnn_main.py --static --word2vec --learning_rate 0.001 --epochs 10 --batch_size 128
- LSTM训练：
bash
python rnn_run.py train --train_data data/word_vec.p --label brand
- GRU训练：
bash
python rnn_run.py train --train_data data/word_vec.p --label brand --rnn gru
- HAN训练：
bash
python han_run.py train --train_data data/word_vec.p --label brand
5. 模型测试
训练完成后，使用以下命令评估模型性能：
bash
python rnn_run.py test --test_data data/test_data.p
6. 结果分析
训练和测试过程会生成日志文件和模型文件，可通过TensorBoard等工具查看训练过程中的损失和准确率曲线，进一步分析模型性能。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】