NLP实战二：Pytorch实现TextRNN文本分类

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向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分： 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 如果用字，按照我数据集的格式来格式化你的数据。 如果用词，提前分好词，词之间用空格隔开， python run.py --model TextCNN --word True 使用预训练词向量：utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。 数据集、词表及对应的预训练词向量，已经打包好，详见THUCNews文件夹。 效果 完整项目和数据集代码获取地址: 关注微信公众号 datayx  然后回复  NLP实战   即可获取。 Python环境及安装相应依赖包 python 3.7以上 pytorch 1.1 以上 t ………………………………