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keras 搭建文本分类模型，textcnn/bi_gru/cnn+rnn_binglian/cnn+rnn_cuanlian/fasttext/att_bi_gru/rcnn,其中前面四个模型只有create_model函数不同，其余相同，fasttext和rcnn增加了数据预处理，att_bi_gru,增加了attention类

text_classify_by_keras

Model中的模型只可以用来训练，没有载入模型的功能//

Model文件外面的模型可以用来训练，加载训练，和最终预测生成csv文件

前置条件： 1、需要数字编码后的文本文件，格式如：[[文本1]，[文本2]]// 2、以及用于编码的字典，字典的index应该从0到vocab_size-1// 3、预训练好的词向量/n

关于Model外模型的使用注意事项： 1、只需要设置model_name,各种保存路径就设置好了// 2、设置好weights_path和mode==predict，就可以生成测试文件csv// 3、当不加载模型时，trainable=True 只会保存框架// 4、按以下训练策略，设置相关参数，训练模型//

#训练策略： #1/预训练词向量先保持shuffle=orderly,trainable=false,Truncat=pre 训练2-3个epoch,2/再post 训练2-3个epoch #3/trainable=true ,前向截断训练1-2个epoch，4/后向截断训练1-2epoch #再shuffle每篇文章，训练1-2个epoch #再reverse每篇,训练1-2个epoch #每次训练会自动保存最佳模型

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你好，方便添加实验数据集吗