最全中文文本分类模型库，上手即用，附链接

大数据文摘出品

如何选择合适的模型上手进行中文文本分类呢？

别慌，福利来了，GitHub上一位名为“huwenxing”（胡文星）的用户上传了一个项目，里面包含了7个基于Pytorch的文本分类模型，并提供了一个样本数据集，这对新手党来说，简直不要太方便！

GitHub链接：

https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch

项目中，作者对7个模型都进行了训练和测试，最终得出了一个效果的对比列表，可以让大家更快的使用各种模型来搭建baseline，也能很快的对各个模型在该任务上的表现有大概了解，之后决定用哪个模型。

数据集

作者从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。类别是：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。

其中，作者用了18万条作为训练集，一万作为验证集，一万作为测试集。

预训练词向量下载：

https://pan.baidu.com/s/14k-9jsspp43ZhMxqPmsWMQ

而如果要替换自己的数据集的话：

• 如果用字，按照我数据集的格式来格式化你的数据。
• 如果用词，提前分好词，词之间用空格隔开，python run.py --model TextCNN --word True
• 使用预训练词向量：utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。

模型效果

作者主要测试了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer,这七个文本分类模型。

得出的结果如下：

这七个模型都放在了项目的“models”文件夹中：

直接按以下代码调用即可：

# 训练并测试：# TextCNNpython run.py --model TextCNN

# TextRNNpython run.py --model TextRNN

# TextRNN_Attpython run.py --model TextRNN_Att

# TextRCNNpython run.py --model TextRCNN

# FastText, embedding层是随机初始化的python run.py --model FastText --embedding random

# DPCNNpython run.py --model DPCNN

# Transformerpython run.py --model Transformer

如此方便的模型库在此，还不赶紧上手试试？