文本分类代码集合（含数据）_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_等等

【实例简介】
Python，TensorFlow实现文本分类代码集合（含数据）_TextCNN_TextRNN_TextRCNN_HierarchicalAttentionNetwork__Seq2seqWithAttention等等9种文本分类算法实现代码
【实例截图】
【核心代码】
text_classification-master
└── text_classification-master
├── a00_boosting
│   └── a08_boosting.py
├── a01_FastText
│   ├── p5_fastTextB_model.py
│   ├── p5_fastTextB_predict_multilabel.py
│   ├── p5_fastTextB_predict.py
│   ├── p5_fastTextB_train.py
│   ├── p6_fastTextB_model_multilabel.py
│   └── p6_fastTextB_train_multilabel.py
├── a02_TextCNN
│   ├── data_util.py
│   ├── __init__.py
│   ├── other_experiement
│   │   ├── data_util_zhihu.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── p7_TextCNN_predict_ensemble.py
│   │   ├── p7_TextCNN_predict_exp512_0609.py
│   │   ├── p7_TextCNN_predict_exp512.py
│   │   ├── p7_TextCNN_predict_exp512_simple.py
│   │   ├── p7_TextCNN_predict_exp.py
│   │   ├── p7_TextCNN_train_exp_512_0609.py
│   │   ├── p7_TextCNN_train_exp512.py
│   │   ├── p7_TextCNN_train_exp.py
│   │   └── p8_TextCNN_predict_exp.py
│   ├── p7_TextCNN_model_multilayers.py
│   ├── p7_TextCNN_model.py
│   ├── p7_TextCNN_predict.py
│   ├── p7_TextCNN_train.py
│   └── __pycache__
│   ├── data_util.cpython-36.pyc
│   └── p7_TextCNN_model.cpython-36.pyc
├── a03_TextRNN
│   ├── p8_TextRNN_model_multi_layers.py
│   ├── p8_TextRNN_model.py
│   ├── p8_TextRNN_predict.py
│   └── p8_TextRNN_train.py
├── a04_TextRCNN
│   ├── p71_TextRCNN_mode2.py
│   ├── p71_TextRCNN_model.py
│   ├── p71_TextRCNN_predict.py
│   └── p71_TextRCNN_train.py
├── a05_HierarchicalAttentionNetwork
│   ├── p1_HierarchicalAttention_model.py
│   ├── p1_HierarchicalAttention_model_transformer.py
│   ├── p1_HierarchicalAttention_predict.py
│   ├── p1_HierarchicalAttention_train.py
│   └── p1_seq2seq.py
├── a06_Seq2seqWithAttention
│   ├── a1_seq2seq_attention_model.py
│   ├── a1_seq2seq_attention_predict.py
│   ├── a1_seq2seq_attention_train.py
│   └── a1_seq2seq.py
├── a07_Transformer
│   ├── a2_attention_between_enc_dec.py
│   ├── a2_base_model.py
│   ├── a2_decoder.py
│   ├── a2_encoder.py
│   ├── a2_layer_norm_residual_conn.py
│   ├── a2_multi_head_attention.py
│   ├── a2_poistion_wise_feed_forward.py
│   ├── a2_predict_classification.py
│   ├── a2_predict.py
│   ├── a2_split_traning_data.py
│   ├── a2_train_classification.py
│   ├── a2_train.py
│   ├── a2_transformer_classification.py
│   ├── a2_transformer.py
│   └── data_util_zhihu.py
├── a08_EntityNetwork
│   ├── a3_entity_network.py
│   ├── a3_predict.py
│   ├── a3_train.py
│   └── data_util_zhihu.py
├── a08_predict_ensemble.py
├── a09_DynamicMemoryNet
│   ├── a8_dynamic_memory_network.py
│   ├── a8_predict.py
│   └── a8_train.py
├── aa1_data_util
│   ├── 1_process_zhihu.py
│   ├── 2_predict_zhihu_get_question_representation.py
│   ├── 3_process_zhihu_question_topic_relation.py
│   ├── data_multi_label.txt
│   ├── data_single_label.txt
│   └── data_util_zhihu.py
├── aa2_ClassificationTflearn
│   ├── p2_classification_tflearn_demo.py
│   └── p2_classification_tflearn.py
├── aa3_CNNSentenceClassificationTflearn
│   ├── p4_cnn_sentence_classification.py
│   ├── p4_cnn_sentence_classification_zhihu2_predict.py
│   ├── p4_cnn_sentence_classification_zhihu2.py
│   ├── p4_cnn_sentence_classification_zhihu.py
│   └── p4_conv_classification_tflearn.py
├── aa4_TextCNN_with_RCNN
│   ├── p72_TextCNN_with_RCNN_model.py
│   └── p72_TextCNN_with_RCNN_train.py
├── aa5_BiLstmTextRelation
│   ├── p9_BiLstmTextRelation_model.py
│   └── p9_BiLstmTextRelation_train.py
├── aa6_TwoCNNTextRelation
│   ├── p9_twoCNNTextRelation_model.py
│   └── p9_twoCNNTextRelation_train.py
├── data
│   ├── __init__.py
│   ├── old
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── sample_multiple_label.txt
│   ├── sample_multiple_label.txt
│   ├── sample_single_label.txt
│   └── temp_process.py
├── images
│   ├── attention_is_all_you_need.JPG
│   ├── bi-directionalRNN.JPG
│   ├── DMN.JPG
│   ├── emojifier-v2.png
│   ├── EntityNet.JPG
│   ├── fastText.JPG
│   ├── HAN.JPG
│   ├── RCNN.JPG
│   ├── seq2seqAttention.JPG
│   ├── TextCNN.JPG
│   └── xx
├── multi-label-classification.pdf
├── README.md
└── sample_data.zip

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