基于tensorflow2.0中的keras进行中文的文本分类
目前已完成：

2020/07/18:TextCNN model
2020/07/19:LSTM model 2020/07/20:preprocess代码优化

Tensorflow.keras

Python3

使用THUCNews进行训练与测试（由于数据集太大，无法上传到Github，可自行下载）
百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1nD9ej_waIPpk_GITTbgXGA 密码: 3swf

数据集划分如下：
训练集cnews.train.txt 50000条
验证集cnews.val.txt 5000条
测试集cnews.test.txt 10000条
共分为10个类别："体育","财经","房产","家居","教育","科技","时尚","时政","游戏","娱乐"。 cnews.vocab.txt为词汇表，字符级，大小为5000。

将数据集中的四份数据存放至data资料夹中

src中的文件为代码存放资料夹：

preprocess.py:加载数据与预处理相关函数。

model.py:模型结构主体。

config.py:配置文件，包含路径配置与各模型的相关参数。

main.py:主函数文件

速度相当快，效果也不错，precision与recall都趋近于0.9

CNN系列与RNN系列训练速度上的差距

尝试包含预训练模型等方法进行优化