tensorflow + fasttext 实现文本分类及原理 附件资源

LSTM多类文本分类，keras实现，Multi-ClassTextClassificationwithLSTM，bySusaNLi。

文本分类特征选择方法

文本分类语料库,中文,训练集和测试集

文本分类python代码，google的多头attention，实现效果很好

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