# text_classification_with_deep_learning
使用深度学习解决新闻文本分类的实验代码(测试准确率可达94%左右)
1.代码使用python实现,深度学习网络使用keras框架实现
2.代码为实验代码,文件路径都为实验环境中设定的路径,如需使用该代码注意修改路径
3.实验使用的数据有两部分:
(1)wiki百科中文语料(https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2)
(2)清华自然语言处理实验室的中文文本分类数据集 THUCNews (http://thuctc.thunlp.org/)
其中,wiki百科语料用来训练word2vec模型;THUCNews数据集为文本分类任务数据集
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基于python+深度学习进行长文本分类处理算法源码+项目说明(采用keras).zip (11个子文件)
project_code_0628
clean_data.py 9KB
clean_data.ipynb 19KB
tools.ipynb 7KB
word2vec_train
remove_words.py 724B
train_word2vec_skip_ngram_200_5_5_model_wiki.py 1KB
train_word2vec_100_5_5_model.py 1KB
separate_words.py 681B
process_wiki.py 885B
statistic.ipynb 207KB
text-classification-deep-learning.py 8KB
README.md 691B
共 11 条
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