多标签文本分类：关于基于神经网络的多标签文本分类-源码.zip

【实例简介】
深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目，也是对TensorFlow，深度学习（Fasttext，CNN，LSTM等）的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此，根据这种问题的特征，数据标签的格式类似于[0、1、0，...，1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项目结构如下： . ├── Model │   ├── test_model.py │   ├──
【实例截图】
【核心代码】
16359647526204537889.zip
└── Multi-Label-Text-Classification-master
├── ANN
│   ├── test_ann.py
│   ├── text_ann.py
│   └── train_ann.py
├── CNN
│   ├── test_cnn.py
│   ├── text_cnn.py
│   └── train_cnn.py
├── CRNN
│   ├── test_crnn.py
│   ├── text_crnn.py
│   └── train_crnn.py
├── data
│   ├── Test_sample.json
│   ├── Train_sample.json
│   └── Validation_sample.json
├── FastText
│   ├── test_fast.py
│   ├── text_fast.py
│   └── train_fast.py
├── HAN
│   ├── test_han.py
│   ├── text_han.py
│   └── train_han.py
├── LICENSE
├── RCNN
│   ├── test_rcnn.py
│   ├── text_rcnn.py
│   └── train_rcnn.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── RNN
│   ├── test_rnn.py
│   ├── text_rnn.py
│   └── train_rnn.py
├── SANN
│   ├── test_sann.py
│   ├── text_sann.py
│   └── train_sann.py
├── Usage.md
└── utils
├── checkmate.py
├── data_helpers.py
└── param_parser.py

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