Chinese-Text-Classification-Pytorch
中文文本分类，TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer, 基于pytorch，开箱即用。
介绍
模型介绍、数据流动过程：我的博客
数据以字为单位输入模型，预训练词向量使用 搜狗新闻 Word+Character 300d，点这里下载
环境
python 3.7
pytorch 1.1
tqdm
sklearn
tensorboardX
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。
效果
| 模型 | acc | 备注 |
|---|---|---|
| TextCNN | 91.22% | Kim 2014 经典的CNN文本分类 |
| TextRNN | 91.12% | BiLSTM |
| TextRNN_Att | 90.90% | BiLSTM+Attention |
| TextRCNN | 91.54% | BiLSTM+池化 |
| FastText | 92.23% | bow+bigram+trigram， 效果出奇的好 |
| DPCNN | 91.25% | 深层金字塔CNN |
| Transformer | 89.91% | 效果较差 |
| bert | 94.83% | bert + fc |
| ERNIE | 94.61% | 比bert略差(说好的中文碾压bert呢) |
bert和ERNIE模型代码我放到另外一个仓库了，传送门：Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch，后续还会搞一些bert之后的东西，欢迎star。
使用说明
# 训练并测试：
# TextCNN
python run.py --model TextCNN
# TextRNN
python run.py --model TextRNN
# TextRNN_Att
python run.py --model TextRNN_Att
# TextRCNN
python run.py --model TextRCNN
# FastText, embedding层是随机初始化的
python run.py --model FastText --embedding random
# DPCNN
python run.py --model DPCNN
# Transformer
python run.py --model Transformer参数
模型都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。
对应论文
[1] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
[2] Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning
[3] Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
[4] Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
[5] Bag of Tricks for Efficient Text Classification
[6] Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization
[7] Attention Is All You Need