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直接可用的中文新闻文本分类代码集合，基于PyTorch构建，内置TextCNN和ONN两种模型结构，所有模块均使用中文命名，逻辑清晰易读。包含独立的数据集迭代器类，支持清华中文文本分类数据集及自定义新闻语料；训练与评估函数封装完整，覆盖损失计算、准确率统计、模型保存与加载；工具函数提供分词、停用词过滤、词向量初始化等常用预处理操作；主程序主要.py通过参数切换模型类型，一键启动训练-验证-测试全流
传统机器学习文本分类的主要问题是对文本表示是高纬度稀疏的，特征表达能力弱，还需要特征工程，成本很高。深度学习最初在之所以图像和语音取得巨大成功，一个很重要的原因是图像和语音原始数据是连续和稠密的，有局部相关性。深度学习模型完成文本分类任务，首先对文本进行embedding表示，再利用深度模型自动获取特征表达能力，去掉繁杂的人工特征工程，实现端到端的文本分类。文本分类模型训练过程文本分类模型预测过程
六年的大学生涯结束了，目前在搜索推荐岗位上继续进阶，近期正好在做类目预测多标签分类的项目，因此把相关的模型记录总结一下，便于后续查阅总结一、理论篇：在我们的场景中，文本数据量比较大，因此直接采用深度学习模型来预测文本类目的多标签，而TextCNN向来以速度快，准确率高著称。TextCNN的核心思想是抓取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸(确切的说是卷积核高度)来提取文本的N-gram信...
文本分类模型
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