注意

该项目不再更新，请转到 clfzoo

nnclf

分本分类的方法有很多种，而且传统的机器学习方法就能有很好的效果，
神经网络的话在小数据量下是体现不出效果的，而且神经网络训练周期长。
分享这个项目就当作加深对卷积神经网络CNN以及递归神经网络RNN的理解吧。

那么本项目主要有哪些亮点呢？

1. 支持batch_size，短文本一般长度不一，所以用PyTorch的话一般得要自己封装好输入向量
看PyTorch文档时是不是在LSTM，GRU...这些地方会看到pack_padded_sequence(), pad_packed_sequence()呢？
在这里就可以用到了
2. 支持word2vec训练后的词向量表代替Embedding的权值。是不是有很多地方都说使用预训练的词向量效果会好？那究竟怎么用呢？
在这里就可以用到了

以上两点我都做了封装，看代码应该可以能理解，使用方法

运行环境

• Centos7 当然其他linux, mac都可以，只要支持PyTorch的系统都可以，不过不支持windows
• python3.6
• PyTorch V0.2 记得更新一下PyTorch，因为用到了lr_scheduler，新版才有

知识储备

• Understanding Convolutional Neural Networks for NLP
• The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
• 虽然有现成解决方案，但强烈推荐看一下word2vec原理，CBOW，Skip-gram，Hierarchical Softmax，Negative Sampling！！！关于word2vec原理的博客

联系我

• 邮件(xmlee97#gmail.com, 把#换成@)
• weibo: @捏明

项目链接

SVM, FastText, TextCNN, BiGRU, CNN-BiGRU在短文本分类上的对比