word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战）

　　首先看一张图，这是来自炼数成金的讲师Ben关于深度学习框架tensorflow课程中的一张图，这就是textcnn的结构，这张图更加的言简意赅，一般理解了这张图就基本掌握了nlp的深度学习分类的方法；

　　

 简单总结一下：

　　首先我对这些矩阵数据从0-17做了标号，方便后续的说明；其中0为输入数据“I like this movie very much !”，nlp中首先会将要处理的一句话转换为矩阵的表示，通常使用word2vec的方式转为矩阵向量，上图中word2vec的矩阵维度d=5，用5个0-1的浮点数组表示一个词的向量；1、2、3、4、5、6为6个不同卷积核，其中卷积核的宽度d必须为5，（1、2），（3、4），(5、6)的维度两两相同；卷积核1从上向下与0相乘，首先是0的前四列（I like this movie）与1相乘，得到7的第一行（就一个值），然后0的第二列到第五列（like this movie very）与1相乘，得到7的第二行...依次类推，我们就得到了7、8、9、10、11、12的卷积结果，再经过max pooling，取7最大的值及8中最大的值组成13，取9、10中各自最大的值组成14，取11、12中各自最大的值组成15，最后将13、14、15拼接成16，整个卷积、池化这些特征提取的工作就完成了，最后在16和17之间加上一层全连接，17表示网络的输出为2，到这里整个分类工程基本搭建好了。

代码实现：

这里我们参考google brain的工程师在github上的cnn-text-classification-tf代码

上面链接下载解压之后可直接运行，代码逻辑也较清晰；之后有时间会把训练及测试数据改为中文

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如果想要实现word2vec+textcnn中文文本分类，请点击这个text-cnn代码链接，或者去github上查找你所想要的工程代码。

上面的代码我已验证过，可以实现，效果还是很好的；同样你也可以查找下目前较流行的bert文本分类的实现方法。

 

 

目录：

1. tensorflow简介、目录
2. tensorflow中的图（02-1）
3. tensorflow变量的使用（02-2）
4. tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）
5. tensorflow版helloworld---拟合线性函数的k和b（02-4）
6. tensorflow非线性回归（03-1）
7. MNIST手写数字分类simple版（03-2）
8. 二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)
9. 多层网络通过防止过拟合，增加模型的准确率（04-2）
10. 修改优化器进一步提升准确率（04-3）
11. 手写数字识别-卷积神经网络cnn（06-2）
12. 循环神经网络rnn与长短时记忆神经网络简述（07-2）
13. 循环神经网络lstm代码实现（07-3）
14. tensorflow模型保存和使用08
15. 下载inception v3  google训练好的模型并解压08-3
16. 使用inception v3做各种图像分类识别08-4
17. word2vec模型训练简单案例
18. word2vec+textcnn文本分类简述及代码