中文文本分类系统

基于深度学习的中文文本分类系统，支持多种模型算法，包括 TextCNN、LSTM 和朴素贝叶斯分类器。

github地址：https://github.com/liuchenlili/TextClassification

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📖 项目简介

本项目是一个基于深度学习的中文文本分类系统，支持多种模型算法，包括 TextCNN、LSTM 和朴素贝叶斯分类器。系统提供了完整的训练、评估和推理功能，并配备了基于 Streamlit 的 Web 界面，方便用户进行文本分类任务。

🚀 主要特性

📊 支持多种深度学习模型（TextCNN、LSTM、Naive Bayes）
🎯 基于 THUCNews 数据集的中文文本十分类任务
🖥️ 直观的 Web 界面，支持实时文本分类
📈 完整的训练日志和可视化功能
🔧 模块化设计，易于扩展和维护

🛠️ 环境要求

Python 版本

Python 3.8+

依赖库

pip install torch torchvision torchaudio
pip install streamlit
pip install scikit-learn
pip install pandas numpy
pip install tqdm
pip install matplotlib seaborn

快速安装

pip install -r requirements.txt

🎯 数据集说明

THUCNews 中文新闻文本分类数据集

分类类别（共10类）：

📈 财经 - 财经新闻
🏠 房产 - 房地产相关
📊 股票 - 股票市场
🎓 教育 - 教育资讯
💻 科技 - 科技新闻
👥 社会 - 社会新闻
🏛️ 时政 - 时事政治
⚽ 体育 - 体育新闻
🎮 游戏 - 游戏资讯
🎬 娱乐 - 娱乐新闻

数据集划分

数据集	数据量	用途
训练集	180,000条	模型训练
验证集	10,000条	超参数调优
测试集	10,000条	模型评估

🚀 快速开始

1. 启动 Web 界面

streamlit run app.py

访问 http://localhost:8501 即可使用 Web 界面进行文本分类。

2. 模型训练

# 训练 TextCNN 模型
python run.py --model TextCNN

# 训练 LSTM 模型  
python run.py --model LSTM

# 训练朴素贝叶斯模型
python run.py --model bayes

3. 模型评估

# 评估指定模型
python train_eval.py --model TextCNN

📁 项目结构

TextClassification/
├── 📁 models/              # 模型定义
│   ├── TextCNN.py         # TextCNN 模型
│   ├── LSTM.py            # LSTM 模型
│   └── bayes.py           # 朴素贝叶斯模型
├── 📁 THUCNews/           # 数据集和模型文件
│   ├── data/              # 数据文件
│   ├── log/               # 训练日志
│   └── saved_dict/        # 保存的模型
├── 📄 app.py              # Streamlit Web 应用
├── 📄 run.py              # 训练脚本
├── 📄 train_eval.py       # 评估脚本
├── 📄 utils.py            # 工具函数
└── 📄 README.md           # 项目说明

🎨 模型介绍

TextCNN

基于卷积神经网络的文本分类模型
使用多个不同尺寸的卷积核捕获n-gram特征
适合短文本分类任务

LSTM

长短期记忆网络，能够捕获文本的序列信息
处理长文本效果较好
能够学习文本的上下文依赖关系

Naive Bayes

经典的概率分类算法
训练速度快，对小数据集友好
作为基线模型进行对比

📊 性能表现

模型	准确率	训练时间	推理速度
TextCNN	91.2%	快	很快
LSTM	89.8%	中等	快
Naive Bayes	85.6%	很快	很快

🔧 自定义配置

可以通过修改各模型配置文件来调整超参数：

学习率、批次大小
网络结构参数
训练轮数等

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TextClassification