Text classification with CNN and Word2vec
本文是参考gaussic大牛的“text-classification-cnn-rnn”后，基于同样的数据集，嵌入词级别所做的CNN文本分类实验结果，gaussic大牛是基于字符级的；
进行了第二版的更新：1.加入不同的卷积核；2.加入正则化；3.词仅为中文或英文，删掉文本中数字、符号等类型的词；4.删除长度为1的词；
训练结果较第一版有所提升，验证集准确率从96.5%达到97.1%，测试准确率从96.7%达到97.2%。
本实验的主要目是为了探究基于Word2vec训练的词向量嵌入CNN后，对模型的影响，实验结果得到的模型在验证集达到97.1%的效果，gaussic大牛为94.12%；
更多详细可以阅读gaussic大牛的博客：text-classification-cnn-rnn
1 环境
python3
tensorflow 1.3以上CPU环境下
gensim
jieba
scipy
numpy
scikit-learn
2 CNN卷积神经网络
模型CNN配置的参数在text_model.py中，具体为：
模型CNN大致结构为：
3 数据集
本实验同样是使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议;
文本类别涉及10个类别：categories = ['体育', '财经', '房产', '家居', '教育', '科技', '时尚', '时政', '游戏', '娱乐']，每个分类6500条数据；
cnews.train.txt: 训练集(5000*10)
cnews.val.txt: 验证集(500*10)
cnews.test.txt: 测试集(1000*10)
训练所用的数据，以及训练好的词向量可以下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1DOgxlY42roBpOKAMKPPKWA，密码: up9d
4 预处理
本实验主要对训练文本进行分词处理，一来要分词训练词向量，二来输入模型的以词向量的形式；
另外，词仅为中文或英文，词的长度大于1;
处理的程序都放在loader.py文件中；
5 运行步骤
python train_word2vec.py，对训练数据进行分词，利用Word2vec训练词向量(vector_word.txt)
python text_train.py，进行训练模型
python text_test.py，对模型进行测试
python text_predict.py，提供模型的预测
6 训练结果
运行：python text_train.py
本实验经过6轮的迭代，满足终止条件结束，在global_step=2000时在验证集得到最佳效果97.1%
7 测试结果
运行：python text_test.py
对测试数据集显示，test_loss=0.1，test_accuracy=97.23%，其中“体育”类测试为100%，整体的precision=recall=F1=97%
8 预测结果
运行:python text_predict.py
随机从测试数据中挑选了五个样本，输出原文本和它的原文本标签和预测的标签，下图中5个样本预测的都是对的；
