基于cnn_glove的文本分类算法

简介

需要数据集（提供部分）和Glove词向量的同学请询问本人邮箱：[email protected]

运行方法

训练

run python train.py to train the cnn with the spam and ham files (only support chinese!) (change the config filepath in FLAGS to your own)

在tensorboard上查看summaries

run tensorboard --logdir /{PATH_TO_CODE}/runs/{TIME_DIR}/summaries/ to view summaries in web view

测试、分类

run python eval.py --checkpoint_dir /{PATH_TO_CODE/runs/{TIME_DIR}/checkpoints}
如果需要分类自己提供的文件，请更改相关输入参数

如果需要测试准确率，需要指定对应的标签文件(input_label_file):
python eval.py --input_label_file /PATH_TO_INPUT_LABEL_FILE
说明：input_label_file中的每一行是0或1，需要与input_text_file中的每一行对应。
在eval.py中，如果有这个对照标签文件input_label_file，则会输出预测的准确率

推荐运行环境

python 3.x tensorflow 1.0.0