【源码】基于Python的文本分类任务实现

项目简介

该项目是基于Python实现的文本分类系统，融合了机器学习和深度学习两种方式。机器学习部分借助sklearn/lightgbm包，深度学习部分采用pytorch框架。该项目旨在参与'达观杯'文本智能处理挑战赛，涉及特征工程、分类器选择和模型训练等多个关键环节，可应用于社交网络情感分析、新闻报道分类等场景。

项目的主要特性和功能

机器学习部分

• 运用多种经典机器学习算法，如逻辑回归、SVM、随机森林、Bagging、Adaboost、GBDT、Xgboost、LightGBM等。
• 特征工程支持lsa/lda/doc2vec特征提取、特征选择、特征组合与构造。
• 提供多种特征选择和构造方法，包含多项式特征构造和嵌入式特征选择。

深度学习部分

• 实现了word2vec、LSTM模型的构建以及训练过程的可视化。
• 支持多种文本数据预处理方式，如句子截断、补零和词向量表示。
• 具备模型训练、评估和预测功能。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x版本，并安装必要的库，包括sklearn、lightgbm、pytorch和visdom。

数据准备

准备好文本数据集，并完成清洗、分词、标注等预处理操作，将处理后的数据按项目要求的格式组织。

机器学习部分

1. 下载本项目源代码。
2. 准备训练数据，包含原始数据集和预处理后的特征文件。
3. 修改sklearn_config.py文件，选择合适的特征和机器学习算法。
4. 运行sklearn_train.py脚本，进行模型训练和预测。

深度学习部分

1. 下载本项目源代码。
2. 准备训练数据，包括原始数据集和预处理后的数据。
3. 根据需求修改train_cfg.py文件，配置模型参数。
4. 运行train.py脚本，进行模型训练和预测，可使用visdom可视化工具监控训练过程。

注意事项

• 机器学习部分需安装sklearn和lightgbm库。
• 深度学习部分需安装pytorch和visdom库。
• 运行深度学习部分至少需要16GB内存来处理大量数据。
• 数据预处理和特征工程耗时可能较长，具体取决于数据集大小和硬件配置。

下载地址

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