基于CNN的中文文本分类算法（可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景）

中文文本分类语料库

适用于中文中长文本分类 原始数据集和已经划分的数据集已给出 划分的数据集经过数据预处理，删除了其中的重复文本，以及文本长度小于50的句子，最终构造的平衡语料 训练集 5800 测试集 1000条 验证集1000 （正负评论各站一半）

复旦大学中文文本分类训练集和测试集 文件太大压缩为了zip格式。 all文件夹为复旦大学中文文本分类语料集， test_corpus为该语料集中挑选部分划分出来的， train_corpus为该语料集中挑选test_corpus后剩余部分划分出来的。 下载以后可以按照自己的要求指定比例划分训练集和测试集，也可以按照本文档的划分方法。

NLP实战之中文文本分类

中文文本分类语料-测试集下载 是测试集，训练集请见我的资源 本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus.rar为测试语料，共9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。

Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch LICENSE 中文文本分类，Bert，ERNIE，基于pytorch，开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程：还没写完，写好之后再贴博客地址。 工作忙，懒得写了，类似文章有很多。 机器：一块2080Ti ， 训练时间：30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了)

用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类-附件资源

人工智能-项目实践-文本分类-CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 以及字符级CNN的论文：Character-level Convolutional Networks for Text Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。 文中所使用的Conv1D与论文中有些不同，详细参考官方文档：tf.nn.conv1d

基于LSTM 实现文本分类