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CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow 实现

使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: https://arxiv.org/abs/1408.5882 还可以去读dennybritz大牛的博客: http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 以及字符级CNN的论文: https://arxiv.org/abs/1509.01626 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。 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。 本次训练使用了其中的10个分类,每个分类6500条数据。 类别如下: 体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐 数据集划分如下: ●训练集: 5000*10 ●验证集: 500*10 ●测试集: 1000*10 从原数据集生成子集的过程请参看...

.Net并行编程(一)-TPL之数据并行

前言 许多个人计算机和工作站都有多个CPU核心,可以同时执行多个线程。利用硬件的特性,使用并行化代码以在多个处理器之间分配工作。 应用场景 文件批量上传 并行上传单个文件。也可以把一个文件拆成几段分开上传,加快上传速度。 数据分批计算 如几百万数据可以拆成许多无关联的部分,并行计算处理。最后聚合。 数据推送 也是需要将数据拆解后,并行推送。 任务并行库-数据并行 如果在一个循环内在每次迭代只执行少量工作或者它没有运行多次迭代,那么并行化的开销可能会导致代码运行的更慢。使用并行之前,应该对线程(锁,死锁,竞争条件)应该有基本的了解。 Parallel.For /// <summary> /// 正常循环 /// </summary> public void FormalDirRun() { long totalSize = 0; var dir = @"E:\LearnWall\orleans";//args[1]; String[] files = Directory.GetFiles(dir); stopwatch.Restart(); for (var i ...

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