NLP实战一：Pytorch实现TextCNN文本分类

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中文数据集

我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。

类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。

数据集划分：

更换自己的数据集

• 如果用字，按照我数据集的格式来格式化你的数据。

• 如果用词，提前分好词，词之间用空格隔开，python run.py --model TextCNN --word True

• 使用预训练词向量：utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。

数据集、词表及对应的预训练词向量，已经打包好，详见THUCNews文件夹。

效果

完整项目和数据集代码获取地址:

关注微信公众号 datayx  然后回复 NLP实战  即可获取。

Python环境及安装相应依赖包

• python 3.7以上

• pytorch 1.1 以上

• tqdm

• sklearn

• tensorboardX

TextCNN

模型说明

分析：
卷积操作相当于提取了句中的2-gram，3-gram，4-gram信息，多个卷积是为了提取多种特征，最大池化将提取到最重要的信息保留。

原理图如下：

终端运行下面命令，进行训练和测试：

训练过程如下：

训练及测试结果如下：使用CPU版本pytorch，耗时15分25秒，准确率90.99%

机器学习算法AI大数据技术

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