基于深度学习cnnrnn的中文期刊分类（完整代码+课程设计）

数据文件下载好放入 2_word2vec 中模型文件下载好放入 2_word2vec 中
1_dataclean 为数据预处理(由于数据文件本文已处理，勿运行)
2_word2vec 为词嵌入模型
3_sklearn 为项目的 baseline,特征工程 + 朴素贝叶斯
4_cnn 为卷积神经网络的文本分类(调参很久，未得到好结果)
5_rnn 为卷积神经网络的文本分类(结果优于 baseline)

选题意义

期刊论文本数量增长迅速，人工分类耗费精力

某个实验表明，相同的人在不同时间段对同一批文献分类；不同的人对同一批文献分类，得到的结果发现相差较大，是因为人的主观性和知识结构的变迁会影响分类结果。机器分类不会存在此问题。

项目目标

建立合理的 CNKI 数据集

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