TextCNN文本分类项目实战（Keras实现）源码与数据集.zip

简介：
本资源包提供了一个使用Keras框架实现的TextCNN模型在文本分类任务中的应用实例，包括完整源代码和相关数据集。 本资源主要基于TextCNN（keras）实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train、测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train以及中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试。 源代码包括： - word2vec_analysis.py：基于Word2Vec生成词向量，并采用向量平均求得句向量。然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 - textcnn_model.py：基于Keras构建CNN、TextCNN卷积神经网络模型对文本进行分类。 这些资源可以帮助用户了解如何使用深度学习技术处理自然语言数据，尤其是针对电商评论的情感分析任务。