【英文文本分类实战】之一——实战项目总览

[1] 总览

  【英文文本分类实战】系列共六篇文章：

  【英文文本分类实战】之一——实战项目总览
  【英文文本分类实战】之二——数据集挑选与划分
  【英文文本分类实战】之三——数据清洗
  【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
  【英文文本分类实战】之五——数据加载
  【英文文本分类实战】之六——模型与训练-评估-测试

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  目前来看，如果方向是文本分类的话，英文文本分类、中文文本分类都需要掌握。

  很多数据集都是英文的，比如多标签文本数据集、层次结构标签文本数据集，想在方向上更进一步的话，必须得学会处理英文文本。

  同时，平时遇到的项目很多会涉及中文文本，学会中文文本分类也是必须的。

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  本实战项目代码具有强拓展性，易于拓展到其他数据集、其他模型。

[2] 代码获取地址

  >=点击此处下载=<

  代码结构如图所示：本项目使用pytorch实现。

[3] 实战前需要掌握的知识

  1、了解pytorch基本操作；

  2、掌握嵌入层、预训练词向量的概念；

  3、掌握神经网络模型相关的基本概念；

[4] 相关参考

  [1] https://blog.csdn.net/pnnngchg/article/details/85054243
  [2] https://blog.csdn.net/pnnngchg/article/details/89404449
  [3] https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch#chinese-text-classification-pytorch