# 基于attention的CNN文本分类
svm 基于tf-idf特征的支持向量机分类
att_cnn1 输入层attention
att_cnn2 卷积层attention
att_cnn3 双层attention
## 支持向量机
```python
python svm.py
```
## 训练
```python
python train.py --model base_cnn|att_cnn1|att_cnn2|att_cnn3 #default = att_cnn3
```
## 测试
```python
python test.py --model base_cnn|att_cnn1|att_cnn2|att_cnn3 #default = att_cnn3
```
基于attention的CNN文本分类源码.zip （27个子文件） 
project_code_0628 
svm.py 1KB 实验结果 plot_time.R 610B
Test.txt 1KB
att1.png 194KB plot_acc.R 780B plot.R 3KB att3.txt 13KB att2_a.txt 478B convergence_speed.png 88KB time.png 102KB base_a.txt 654B base.png 163KB att3_a.txt 483B att2.png 196KB att3.png 215KB att1_a.txt 484B att1.txt 13KB att2.txt 13KB time.txt 765B base.txt 13KB acc.png 99KB base_cnn.py 3KB attention_cnn.py 5KB train.py 4KB test.py 1KB README.md 428B data_utils.py 3KB资源评论
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