极简入门NLP：深度神经网络文本分类&1D卷积应用

高清，Youtube高赞。深度学习应用篇，1D卷积深度神经网络 文本分类. Simple Deep Neural Networks for Text Classification. 文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向： 主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法： 传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） 本文的思路： 本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手，重点关注什么问题，对于不同的场景应该采用什么方法。 文本分类的处理大致分为文本预处理、文本特征提取、分类模型构建等。和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。