【源码】基于TensorFlow的文本分类系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow的文本分类系统，运用卷积神经网络（CNN）对中文法律文本进行分类，涵盖数据预处理、模型构建、训练、验证和预测等步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：从Excel文件读取数据，自动划分训练集、验证集和测试集，构建词汇表和类别映射。
2. 模型配置：可对词向量维度、序列长度、类别数、卷积核数目、卷积核尺寸等参数进行配置。
3. CNN模型：借助词嵌入层、卷积层、全局最大池化层、全连接层和softmax分类器完成文本分类。
4. 训练与验证：支持多轮迭代训练，提供准确率和误差曲线展示训练效果。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.5及以上版本。
• 安装TensorFlow 1.3及以上版本。
• 安装其他依赖库，如NumPy、Pandas等。

数据准备

• 将法律数据集准备为Excel格式，放置在指定目录。
• 运行data/xlxs_loader.py进行数据预处理，生成训练集、验证集和测试集。

模型训练

• 配置model.py中的参数，如词向量维度、序列长度、类别数等。
• 运行训练脚本，开始训练模型。

模型验证

使用验证集对训练好的模型进行验证，评估模型的准确率和误差。

模型预测

使用训练好的模型对新数据进行预测，输出分类结果。

下载地址

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