文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（"体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最...
基于 LSTM 进行多类文本分类（ TensorFlow 2.0）
NLP 的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。RNNs 是文本和语音分析的理想选择。最常用的 RNNs 是 LSTM。来源：https...
CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 实现
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: https://arxiv.org/abs/1408.5882 还可以去读dennybritz大牛的博客： http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-t...
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