CNN与RNN对中文文本进行分类--基于TENSORFLOW实现

Time: 0:00:36

Iter: 1400, Train Loss: 0.1, Train Acc: 95.31%, Val Loss: 0.22, Val Acc: 94.12%, Time: 0:00:39

Iter: 1500, Train Loss: 0.12, Train Acc: 98.44%, Val Loss: 0.23, Val Acc: 93.58%, Time: 0:00:41

Epoch: 3

Iter: 1600, Train Loss: 0.1, Train Acc: 96.88%, Val Loss: 0.26, Val Acc: 92.34%, Time: 0:00:44

Iter: 1700, Train Loss: 0.018, Train Acc: 100.00%, Val Loss: 0.22, Val Acc: 93.46%, Time: 0:00:47

Iter: 1800, Train Loss: 0.036, Train Acc: 100.00%, Val Loss: 0.28, Val Acc: 92.72%, Time: 0:00:50

No optimization for a long time, auto-stopping...

在验证集上的最佳效不雅为94.12%，且只经由了3轮迭代就已经停止。

精确率和误差如图所示：

这部分的代码与 run_cnn.py极为类似，只须要将模型和部分目次稍微修改。

测试

Configuring CNN model... 
Loading test data... 
Testing... 
Test Loss:   0.14, Test Acc:  96.04% 
Precision, Recall and F1-Score... 
             precision    recall  f1-score   support 
 
         体育       0.99      0.99      0.99      1000 
         财经       0.96      0.99      0.97      1000 
         房产       1.00      1.00      1.00      1000 
         家居       0.95      0.91      0.93      1000 
         教导       0.95      0.89      0.92      1000 
         科技       0.94      0.97      0.95      1000 
         时尚       0.95      0.97      0.96      1000 
         时政       0.94      0.94      0.94      1000 	
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