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采用Text_CNN进行文本分类

  • 资源大小:12.03 MB
  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Python

资 源 简 介

对于文本分类问题,常见的方法无非就是抽取文本的特征,比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量,然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明,TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解,TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强,在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好,应用广泛,且速度快,一般是首选;对长文本领域,TextCNN主要靠filter窗口抽取特征,在长距离建模方面能力受限,且对语序不敏感。

文 件 列 表

TextCNN
.ipynb_checkpoints
aa.txt
Agricultural_lexicon.txt
data.xlsx
data1.xlsx
dataSet.xlsx
dataSet1.xlsx
model
mytensorboard
questionData.xlsx
question_model
question_model.txt
save_train.txt
save_val.txt
sougou_dict.txt
stop_dict.txt
test.png
test.xlsx
textCNN.py
untitled
Untitled.ipynb

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