史上最简单的LSTM文本分类实现：搜狗新闻文本分类（附代码）
简介
本仓库提供了一个基于LSTM（长短期记忆网络）的文本分类实现，特别针对搜狗新闻数据集。该实现旨在帮助初学者快速理解和应用LSTM模型进行文本分类任务。代码附带详细的注释，适合深度学习入门者学习和实践。
数据集
本项目使用搜狗新闻数据集，包含五万条新闻数据，分为10个类别，每个类别有5000条数据。数据集已经预处理并分词完毕，可以直接用于模型训练和测试。
代码结构
data_processor.py: 数据预处理模块，包括中文文本的分词、停用词处理、词频统计等。model.py: LSTM模型定义，包括LSTM层、self-attention机制等。train.py: 训练脚本，包含模型训练和验证的代码。test.py: 测试脚本，用于评估模型在测试集上的表现。
使用方法
- 数据准备：下载数据集并放置在项目根目录下。
- 模型训练：运行
train.py进行模型训练。 - 模型测试：运行
test.py进行模型测试，评估模型性能。
依赖库
- PyTorch
- Jieba
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
结果
模型在训练集和测试集上均表现良好，准确率、精确率、召回率和F1值均达到较高水平。具体结果可以在测试脚本运行后查看。
贡献
欢迎提交问题和改进建议，帮助我们完善这个项目。
许可证
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