python使用RNN实现文本分类

用RNN实现的一个语言模型（实现的是可以自主生成歌词，用的是周杰伦的一些歌词，但由于是自己从网上下来的，前期预处理不是很好，每个人也可以用诗歌等训练，来生成诗歌）

主要为大家详细介绍了python编写朴素贝叶斯用于文本分类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

计划赶不上变化快的fasttext来啦~ 包括代码和分好词的训练集、测试集、停词表,测试集F1值0.941,虽然没比TextCNN高但是快啊!fasttext模块安装麻烦一点,具体看博客内容吧。

包含4部分数据下载，提取特征，Pipline 训练模型，GridSearchCV 寻找最优参数。用到的算法，NB, KNN,SVM,

文本分类小型预料库，内容有训练集和测试集，亲测可用

文本建模，此项中的模型GLove,word2vec,在文本分类实用重要的作用

该文本内容详细介绍了CNN算法和文本分类的相互关系我觉得挺好的希望大家喜欢

一片论文针对knn算法进行了解释与优化。

包括调用LibSVM进行分类的程序，以及文本预处理部分的程序详情见：http://www.cnblogs.com/finallyliuyu/archive/2010/09/04/1818019.htm

最大熵模型用于文本分类的例子，里面有数据集和Python代码