讯飞大数据应用分类标注挑战赛-深度学习模型完整源码+说明.zip

## 大数据应用分类标注挑战赛深度学习模型Baseline > 两个模型随便使用。 **比赛链接：** - http://challenge.xfyun.cn/2019/gamedetail?type=detail/classifyApp ## keras模型训练方式 > 使用bert提取特征，Bidirectional 训练模型,可以达到 74.39565。需要一定的内存。 ``` pip install keras pip install keras_bert # 指定数据目录， data_dir = './data/' # 将bert预训练数据放到改目录 # https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip BERT_PRETRAINED_DIR = './chinese_L-12_H-768_A-12/' # 运行 python3 xf_bert_v2.py ``` ## kears TextCNN 模型使用方式 - 下载好数据存放`/data`文件夹下，创建`data/xfyun`文件夹 - 数据预处理生成数据集`python xunfei/pre_classify.py` - 训练模型`python xunfei_classify.py -d ./data/xfyun -n xunfei -m train` - 预测模型`python xunfei_classify.py -d ./data/xfyun -n xunfei -m predict` ## 参考资料 - [tokenizer](https://www.cnblogs.com/bymo/p/9675654.html) - [模型结构](https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/88813385) @**Galen**_20190717_