TensorFlow学习之LSTM+CNN用于NLP文本分类（附源码及数据集）

一直想做一个多个网络融合的模型，最近学习了一个使用LSTM联合CNN用于单标签文本分类的项目，在这里做个笔记。侵删。
原项目GitHub地址：https://github.com/NLPxiaoxu/Easy_Lstm_Cnn
训练所用数据集：https://pan.baidu.com/s/1daGvDO4UBE5NVrcLaCGeqA 提取码: 9x3i

数据集

本项目的主题是单标签文本分类，具体来说是一个新闻数据集，要对每一条新闻进行分类，有以下几个类别：
[‘体育’, ‘财经’, ‘房产’, ‘家居’, ‘教育’, ‘科技’, ‘时尚’, ‘时政’, ‘游戏’, ‘娱乐’]
数据只有两个字段，label和content。标签和内容
下载的数据集有几个文件，每个文件的解释如下

项目流程图

项目主要分为以下几个部分

具体程序流程图如下：

流程图画的比较粗糙，还有很多细节部分没办法展示，代码写的比我画的好，大家可以下载看看，膜拜xiaoxu大大，顺手点个赞！！