基于神经网络的THUCNews数据集文本分类

THUCNews数据集是一个中文文本分类数据集，包含74万篇新闻文本，共10个类别。基于神经网络的THUCNews数据集文本分类可以采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者Transformer等模型进行建模。其中，CNN模型可以通过卷积层提取文本的局部特征，再通过池化层进行特征降维和特征选择，最后通过全连接层进行分类。而RNN模型则可以通过LSTM或GRU等门控循环单元捕捉文本的序列信息，再通过全连接层进行分类。Transformer模型则是一种基于自注意力机制的模型，可以同时捕捉文本的全局和局部信息，具有较好的性能表现。