matlab cnn文本分类

使用CNN进行文本分类的基本步骤如下：

1. 数据准备：准备好文本数据集，并将其转换为数字表示的向量形式，可以使用词袋模型或者词向量模型等方法。

2. 模型构建：使用MATLAB的深度学习工具箱中提供的CNN网络结构进行模型构建。可以使用多个卷积层、池化层、全连接层，以及激活函数等。

3. 模型训练：使用准备好的数据集进行模型训练。可以使用交叉熵损失函数、Adam优化器等。

4. 模型评估：使用准备好的测试集进行模型评估，可以使用准确率、召回率、F1值等指标进行评估。

下面是一个使用CNN进行文本分类的MATLAB代码示例：

% 准备数据
imds = imageDatastore('text_data', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

% 定义CNN网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(5000)
    wordEmbeddingLayer(5000, 50)
    convolution2dLayer([3 50],32)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',[2 1])
    convolution2dLayer([3 1],32)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',[2 1])
    convolution2dLayer([3 1],64)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1],'Stride',[2 1])
    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',imdsTest, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'ExecutionEnvironment','gpu');

% 训练模型
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

% 模型评估
YPred = classify(net,imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

在上面的代码中，使用了一个包含多个卷积层、池化层、全连接层和激活函数的CNN网络结构进行文本分类。训练数据集和测试数据集都使用了MATLAB自带的imagedatastore函数进行数据加载和预处理。最后使用classify函数对测试集进行预测，并计算了模型的准确率。