针对Cnews数据集进行分类，使用了torchtext进行文本预处理，使用textcnn,lstm提取特征做分类。
代码中使用的need_bertembedding可以通过如下工具自动生成: https://github.com/xmxoxo/BERT-Vector

链接：https://pan.baidu.com/s/1t-MGwuntLgjOwlJKHh3oNg 提取码：j2yr

• models 网络定义，包含了textcnn和lstm的网络构建。
• train_eval.py 训练代码，验证代码，测试单条数据代码，可直接微小改动构建flask服务。
• utils.py 数据处理部分，主要使用torchtext完成了数据的词典映射，pad，shuffle等操作。
• run.py 包含了训练和验证代码，以及单句测试
• data data文件夹从百度网盘下载，直接考入即可。
• data_tag 过程中生成的文件，包括模型和日志。

结果具有随机性，大致差不多如下:

https://blog.csdn.net/qq_25992377/article/details/105012948
https://blog.csdn.net/qq_25992377/article/details/105013476
https://blog.csdn.net/qq_25992377/article/details/105019786

https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch
http://mlexplained.com/2018/02/08/a-comprehensive-tutorial-to-torchtext/ en548708