text-classification-by-cnn:张量流的卷积神经网络句子分类模型

CNN文本分类 使用张量流的卷积神经网络模型用于句子分类。 要求 python3 张量流1.6.0 麻木 python-gflags（用于处理输入参数） gensim（用于加载预训练词向量） 模型结构 开始训练 python train . py 在TensorBoard中可视化结果 tensorboard --logdir / " PATH_OF_CODE " /log/ " TIMESTAMP " /summaries/ 文件说明 输入（目录） ： rt.pos和rt.neg：数据集包含10,662个电影评论句子示例。 从-> 。 一个肯定的句子文件，一个否定的句子文件。 vectors.bin：由Google的预先训练的单词向量，您可以从此github项目下载。 您还可以查看网页，以获取有关如何使用它的更多帮助。 data_helpers.py ：它包含用于数据加载（包括