zh-nlp-demo是一款展示中文自然语言处理技术的应用程序，涵盖文本分类、情感分析及命名实体识别等多个方面，助力用户深入理解与操作中文文本数据。
本项目是自然语言处理(NLP)在中文文本上的简单应用示例，包括文本分类、情感分析及命名实体识别等功能。其中的文本分类数据集采用了头条网站标题及其对应文章类别的信息。构建的是BiLSTM+Attention模型结构，并具体如下：
定义了一个创建分类模型的函数`create_classify_model`，该函数接受以下参数：输入的最大长度（max_len）、词汇表大小(vocab_size)、嵌入维度(embedding_size)、隐藏层单元数(hidden_size)和注意力机制的尺寸(attention_size)，以及类别数量(class_nums)。在创建模型时首先定义了一个输入层(inputs)，接着通过Embedding层将文本转换为数值表示，函数代码如下：
```python
def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums):
# 定义输入层
inputs = Input(shape=(max_len,), dtype=int32)
# Embedding层
x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(inputs)
```
5星
