#Text-Classification-Pytorch
参考 git项目 https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch.git 适配IMDB，修改成英文的标准处理流程，对于中文原来项目开箱即用，只需要对于
不同的显存，稍微修改hidden node的数目，以及适当减少batch，防止出现类似out_cuda的错误
之前写过一个版本基于torchtext的预处理，有一个小问题没有纠正，后期补偿 其实也可以直接用tensorflow.keras.preprocessing
TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer, 基于pytorch。
预训练词向量使用 [GLove 200d]
python 3.7
pytorch 1.4
tqdm
sklearn
tensorboardX
#数据集IMDB
| 数据集 | 数据量 |
|---|---|
| 训练集 | 2万 |
| 验证集 | 2500 |
| 测试集 | 2500 |
| 模型 | acc | 备注 |
|---|---|---|
| TextCNN | 87.60% | Kim 2014 经典的CNN文本分类 |
| TextRNN | 84.44% | BiLSTM |
| TextRNN_Att | 86.88% | BiLSTM+Attention |
| TextRCNN | 86.80% | BiLSTM+池化 |
| FastText | 84.80% | 原项目在中文新闻分类中bow+bigram+trigram， 效果出奇的好，但是在情感分析中则表现最差，可见同样的分类问题，情感分析对词序更依赖，感受野大的模型效果更好 |
| DPCNN | 87.24% | 深层金字塔CNN |
| Transformer | 86.08% |
训练周期 20epoch, 采用early stop策略
# 训练并测试：
python run.py --model [model_name]
# FastText, embedding层是随机初始化的,且用到bigram 和 trigram
python run.py --model FastText --embedding random
#致谢
十分感谢北京科技大学的胡文星同学 精简正确的中文文本分类项目，良好的代码结构和规范的预处理流程，极大的减少了我从tensorflow代码过度到pytorch的时间，再次感谢作者的扎实工作和分享精神
## 对应论文
[1] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
[2] Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning
[3] Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
[4] Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
[5] Bag of Tricks for Efficient Text Classification
[6] Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization
[7] Attention Is All You Need