适用于垃圾邮件过滤、情感分析等多场景应用

基于CNN的中文文本分类算法，通过word2vec获取中文测试数据集中各个字的向量表达，再输入卷积网络进行分类。这一过程可通过以下步骤实现：使用命令python train.py训练CNN模型，该模型使用了垃圾邮件（spam）和非垃圾邮件（ham）文件进行训练（仅支持中文），请确保在FLAGS中修改配置文件路径为您自己的路径。训练完成后，可以通过命令tensorboard --logdir /{PATH_TO_CODE}/runs/{TIME_DIR}/summaries/在TensorBoard中查看训练概要，直观地了解模型的表现。

在进行分类测试时，您可以使用命令python eval.py --checkpoint_dir /{PATH_TO_CODE/runs/{TIME_DIR}/checkpoints}，指定检查点目录以加载模型进行预测。如果您需要分类自己提供的文件，请根据实际情况更改输入参数。特别需要注意，如果需要测试模型的准确性，必须指定对应的标签文件input_label_file，可以通过python eval.py --input_label_file /PATH_TO_INPUT_LABEL_FILE命令进行配置。此标签文件的每一行应为0或1，对应于input_text_file中的每一行文本。如果提供了这个标签文件，eval.py会输出预测的准确率。

为了帮助您更好地理解和使用该算法，您可以下载相关文件和资源。您可以下载 文本分类中文垃圾邮件分类.zip 或 CNN垃圾邮件分类.zip 来获取详细的代码和数据集。这些资源将极大地帮助您在实际应用中理解和实施这一算法。

推荐运行环境：python 2.7.13, Anaconda 4.3.1 (64-bit), tensorflow 1.0.0, gensim 1.0.1, Ubuntu16.04 64bit。