Keras-TextClassification

keras_textclassification（代码主体,未完待续...）

- FastText
- TextCNN
- charCNN
- TextRNN
- TextRCNN

run(运行, 以FastText为例)

- 1. 进入keras_textclassification/m01_FastText目录，
- 2. 训练: 运行 train.py,   例如: python train.py
- 3. 预测: 运行 predict.py, 例如: python predict.py
- 说明: 默认不带pre train的random embedding，训练和验证语料只有100条，完整语料移步下面data查看下载

keras_textclassification/data

- 数据下载
  ** github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
- baidu_qa_2019（百度qa问答语料，只取title作为分类样本，17个类，有一个是空''，已经压缩上传）
   - baike_qa_train.csv
   - baike_qa_valid.csv
- embeddings
   - chinese_L-12_H-768_A-12(取谷歌预训练好点的模型，已经压缩上传)
- model
   - 预训练模型存放地址

项目说明

• 1. 构建了base基类(网络(graph)、向量嵌入(词、字、句子embedding)),后边的具体模型继承它们，代码简单
• 2. conf存放项目数据、模型的地址, data存放数据和语料, etl为数据预处理模块,

模型与论文paper题与地址

• FastText: Bag of Tricks for Efficient Text Classification
• TextCNN： ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification
• charCNN： Character-Aware Neural Language Models
• TextRNN： Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning
• RCNN： Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
• DCNN: A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences

参考/感谢

• 文本分类项目: https://github.com/mosu027/TextClassification
• 文本分类看山杯: https://github.com/brightmart/text_classification
• Kashgari项目: https://github.com/BrikerMan/Kashgari
• 文本分类Ipty : https://github.com/lpty/classifier
• keras文本分类: https://github.com/ShawnyXiao/TextClassification-Keras