基于tensorflow+RNN的新浪新闻文本分类

最新推荐文章于 2025-06-19 19:00:00 发布

原创

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本文介绍了如何使用TensorFlow1.6和RNN进行新浪新闻的文本分类任务，包括环境配置、数据集下载、模型搭建、参数初始化、训练过程，并展示了训练过程中的部分结果和性能评估。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2018年10月11日笔记

tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。
RNN是recurrent neural network的简称，中文叫做循环神经网络。
文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。

0.编程环境

操作系统：Win10
python版本：3.6
集成开发环境：jupyter notebook
tensorflow版本：1.6

1.致谢声明

本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类》的成果，感激前辈；
github链接：https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn

2.配置环境

使用循环神经网络模型要求有较高的机器配置，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。
读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度。
安装教程链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36556893/article/details/79433298
如果没有nvidia显卡，但有visa信用卡，请阅读我的另一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a

3.下载并解压数据集

数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1oLZZF4AHT5X_bzNl2aF2aQ 提取码: 5sea
下载压缩文件cnews.zip完成后，选择解压到cnews，如下图所示：

image.png

文件夹结构如下图所示：

image.png

cnew文件夹中有4个文件：
1.训练集文件cnews.train.txt
2.测试集文件cnew.test.txt
3.验证集文件cnews.val.txt
4.词汇表文件cnews.vocab.txt
共有10个类别，65000个样本数据，其中训练集50000条，测试集10000条，验证集5000条。

4.完整代码

代码文件需要放到和cnews文件夹同级目录。
给读者提供完整代码，旨在读者能够直接运行代码，有直观的感性认识。
如果要理解其中代码的细节，请阅读后面的章节。

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import time
startTime = time.time()
def printUsedTime():
    used_time = time.time() - startTime
    print('used time: %.2f seconds' %used_time)
with open('./cnews/cnews.train.txt', encoding='utf8') as file:
    line_list = [k.strip() for k in file.readlines()]
    train_label_list = [k.split()[0] for k in line_list]
    train_content_list = [k.split(maxsplit=1)[1] for k in line_list]
with open('./cnews/cnews.vocab.txt', encoding='utf8') as file:
    vocabulary_list = [k.strip() for k in file.readlines()]
print('0.load train data finished')
printUsedTime()
word2id_dict = dict([(b, a) for a, b in enumerate(vocabulary_list)])
content2idList = lambda content : [word2id_dict[word] for word in content if word in word2id_dict]
train_idlist_list = [content2idList(content) for content in train_content_list]
vocabolary_size = 5000  # 词汇表达小
sequence_length = 150  # 序列长度
embedding_size = 64  # 词向量大小
num_hidden_units = 256  # LSTM细胞隐藏层大小
num_fc1_units = 64 #第1个全连接下一层的大小
dropout_keep_probability = 0.5  # dropout保留比例
num_classes = 10  # 类别数量
learning_rate = 1e-3  # 学习率
batch_size = 64  # 每批训练大小
import tensorflow.contrib.keras as kr
train_X = kr.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_idlist_list, sequence_length)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelEncoder = LabelEncoder()
train_y = labelEncoder.fit_transform(train_label_list)
train_Y = kr.utils.to_categorical(train_y, num_classes)
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
X_holder = tf.placeholder(tf.int32, [None, sequence_length])
Y_holder = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
print('1.data preparation finished')
printUsedTime()

embedding = tf.get_variable('embedding', 
                            [vocabolary_size, embedding_size])
embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, 
                                          X_holder)
gru_cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(num_hidden_units)
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(gru_cell,
                                   embedding_inputs, 
                                   dtype=tf.float32)
last_cell = outputs[:, -1, :]
full_connect1 = tf.la