chinese_text_cnn

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这个项目用PyTorch实现了TextCNN，源自Kim在2014年提出的句子分类论文，专门面向中文情感分析场景。代码紧凑，没有裹挟大型框架的复杂度，适合想直接观察卷积神经网络在中文文本上表现的人。仓库覆盖了四种词向量设置：随机初始化、静态预训练向量、微调向量以及多通道组合，每种都在README里给出了测试准确率，方便横向对比。工程细节也处理得比较完整，包括jieba分词、加载中文预训练词向量以及训练中的早停机制。对于想快速搭一个中文分类器、又不想立刻上Transformer模型的场景，这是一个可读性很好的基线参考，同时也能清楚展示卷积滤波器如何作用于嵌入后的文本序列。