[1] 总览

【英文文本分类实战】系列共六篇文章：

【英文文本分类实战】之一——实战项目总览
【英文文本分类实战】之二——数据集挑选与划分
【英文文本分类实战】之三——数据清洗
【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
【英文文本分类实战】之五——数据加载
【英文文本分类实战】之六——模型与训练-评估-测试

目前来看，如果方向是文本分类的话，英文文本分类、中文文本分类都需要掌握。

很多数据集都是英文的，比如多标签文本数据集、层次结构标签文本数据集，想在方向上更进一步的话，必须得学会处理英文文本。

同时，平时遇到的项目很多会涉及中文文本，学会中文文本分类也是必须的。

本实战项目代码具有强拓展性，易于拓展到其他数据集、其他模型。

[2] 代码获取地址

>=点击此处下载=<

代码结构如图所示：本项目使用pytorch实现。

[3] 实战前需要掌握的知识

1、了解pytorch基本操作；

2、掌握嵌入层、预训练词向量的概念；

3、掌握神经网络模型相关的基本概念；

[4] 相关参考

[1] https://blog.csdn.net/pnnngchg/article/details/85054243
[2] https://blog.csdn.net/pnnngchg/article/details/89404449
[3] https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch#chinese-text-classification-pytorch

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【英文文本分类实战】之一——实战项目总览

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[3] 实战前需要掌握的知识

[4] 相关参考

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