如何基于TensorFlow实现CNN-RNN中文文本分类，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。
使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包
本次训练使用了其中的10个分类，每个分类6500条数据。
类别如下：
体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐
数据集划分如下：
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训练集: 5000*10
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验证集: 500*10
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测试集: 1000*10
从原数据集生成子集的过程请参看helper下的两个脚本。其中，copy_data.sh用于从每个分类拷贝6500个文件，cnews_group.py用于将多个文件整合到一个文件中。执行该文件后，得到三个数据文件：
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cnews.train.txt: 训练集(50000条)
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cnews.val.txt: 验证集(5000条)
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cnews.test.txt: 测试集(10000条)
预处理
data/cnews_loader.py为数据的预处理文件。
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read_file(): 读取文件数据; -
build_vocab(): 构建词汇表，使用字符级的表示，这一函数会将词汇表存储下来，避免每一次重复处理; -
read_vocab(): 读取上一步存储的词汇表，转换为{词：id}表示; -
read_category(): 将分类目录固定，转换为{类别: id}表示; -
to_words(): 将一条由id表示的数据重新转换为文字; -
process_file(): 将数据集从文字转换为固定长度的id序列表示; -
batch_iter(): 为神经网络的训练准备经过shuffle的批次的数据。
经过数据预处理，数据的格式如下：
CNN模型
具体参看cnn_model.py的实现。
大致结构如下：
训练与验证
运行 python run_cnn.py train，可以开始训练。
在验证集上的最佳效果为94.12%，且只经过了3轮迭代就已经停止。
准确率和误差如图所示：
测试
运行 python run_cnn.py test 在测试集上进行测试。
在测试集上的准确率达到了96.04%，且各类的precision, recall和f1-score都超过了0.9。
从混淆矩阵也可以看出分类效果非常优秀。
RNN循环神经网络
配置项
RNN可配置的参数如下所示，在rnn_model.py中。
RNN模型
具体参看rnn_model.py的实现。
大致结构如下：
训练与验证
这部分的代码与 run_cnn.py极为相似，只需要将模型和部分目录稍微修改。
运行 python run_rnn.py train，可以开始训练。
若之前进行过训练，请把tensorboard/textrnn删除，避免TensorBoard多次训练结果重叠。
在验证集上的最佳效果为91.42%，经过了8轮迭代停止，速度相比CNN慢很多。
准确率和误差如图所示：
测试
运行 python run_rnn.py test 在测试集上进行测试。
在测试集上的准确率达到了94.22%，且各类的precision, recall和f1-score，除了家居这一类别，都超过了0.9。
从混淆矩阵可以看出分类效果非常优秀。
对比两个模型，可见RNN除了在家居分类的表现不是很理想，其他几个类别较CNN差别不大。
还可以通过进一步的调节参数，来达到更好的效果。
为方便预测，repo 中 predict.py 提供了 CNN 模型的预测方法。
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