【源码】基于TensorFlow的中文文本分类模型

项目简介

这是一个基于TensorFlow的中文文本分类系统，运用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）对中文文本进行分类。项目旨在中文数据集上实现高效文本分类，并对比不同模型（CNN和RNN）的性能。

项目的主要特性和功能

1. 卷积神经网络（CNN）模型：采用字符级CNN对中文文本分类，有较高分类准确率。
2. 循环神经网络（RNN）模型：利用长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行文本分类，并与CNN模型对比。
3. 数据预处理：包含构建词汇表、数据清洗、文本到ID转换等步骤，为模型训练准备数据。
4. 训练和测试：提供训练和测试模型的脚本，便于训练和评估模型性能。
5. 可视化：使用TensorBoard可视化训练过程，展示损失和准确率等指标。

安装使用步骤

环境准备

确保安装了Python 2/3，TensorFlow 1.3以上，numpy，scikit - learn，scipy等依赖库。

数据准备

1. 下载并准备THUCTC中文文本分类数据集。
2. 按照项目中的helper/cnews_group.py脚本处理数据，生成训练集、验证集和测试集。

模型训练

运行run_cnn.py或run_rnn.py脚本，根据命令行参数选择训练CNN或RNN模型。例如，训练CNN模型：python run_cnn.py train。

模型测试

训练完成后，运行run_cnn.py或run_rnn.py脚本，选择测试模式，评估模型在测试集上的性能。例如，测试CNN模型：python run_cnn.py test。

结果分析

查看训练和测试过程中的输出，以及TensorBoard中的可视化结果，分析模型的性能。

注意：使用前，请确保已下载并解压数据集，并按项目说明处理数据。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】