参考IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW实现的一个简单的卷积神经网络，用于中文文本分类任务（此项目使用的数据集是中文垃圾邮件识别任务的数据集），数据集下载地址：百度网盘
原博客实现的cnn用于英文文本分类，没有使用word2vec来获取单词的向量表达，而是在网络中添加了embedding层来来获取向量。
而此项目则是利用word2vec先获取中文测试数据集中各个字的向量表达，再输入卷积网络进行分类。
1、添加了汉字拼音这一特征
2、原来的项目利用的是字向量，这里改为了词向量
3、采用结巴分词进行分词
run python train.py to train the cnn with the spam and ham files (only support chinese!) (change the config filepath in FLAGS to your own)
run tensorboard --logdir /{PATH_TO_CODE}/runs/{TIME_DIR}/summaries/ to view summaries in web view
run python eval.py --checkpoint_dir /{PATH_TO_CODE/runs/{TIME_DIR}/checkpoints}
如果需要分类自己提供的文件，请更改相关输入参数
如果需要测试准确率，需要指定对应的标签文件(input_label_file):
python eval.py --input_label_file /PATH_TO_INPUT_LABEL_FILE
说明：input_label_file中的每一行是0或1，需要与input_text_file中的每一行对应。
在eval.py中，如果有这个对照标签文件input_label_file，则会输出预测的准确率
python 2.7.13 :: Anaconda 4.3.1 (64-bit)
tensorflow 1.0.0
gensim 1.0.1
Ubuntu16.04 64bit
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