【源码】基于TensorFlow的中文文本分类系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow框架构建的中文文本分类系统，借助卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）处理中文文本数据。利用深度学习技术实现中文文本分类，可应用于新闻分类、情感分析等多种场景。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：支持CNN和RNN两种深度学习模型进行文本分类，具备模型的训练、测试和评估功能。
2. 数据预处理：提供数据加载、词汇表构建、文本转ID序列等预处理功能，支持数据集划分和批处理生成。
3. 模型配置：具备灵活的模型配置选项，如嵌入维度、卷积核数量、RNN层数等，支持配置文件的保存和加载。
4. 模型训练与评估：提供训练和测试脚本，支持模型的训练、验证和测试，支持使用TensorBoard可视化训练过程。
5. 模型保存与加载：支持将训练好的模型保存为TensorFlow SavedModel格式，方便在其他环境使用。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下依赖库： - Python 3 - TensorFlow 1.3 以上 - numpy - scikit-learn - scipy

2. 数据准备

从THUCTC下载数据集，数据集应包含训练集、验证集和测试集。

3. 数据预处理

运行数据预处理脚本，将文本数据转换为模型可接受的格式： bash python data_loaders/cnews_loader.py

4. 模型训练

选择使用CNN或RNN模型进行训练，以下是训练CNN模型的示例： bash python main_cnn.py --train=True --clean=True

5. 模型测试

训练完成后，使用测试数据对模型进行评估： bash python main_cnn.py --train=False

6. 模型保存与加载

将训练好的模型保存为TensorFlow SavedModel格式，以便在其他环境中使用： bash python main_cnn.py --save_for_java=True

7. 模型预测

使用保存的模型对新文本进行分类预测： bash python infers/predict.py

通过以上步骤，可成功运行并使用本项目进行中文文本分类。

下载地址

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