文本分类开源项目安装与配置指南

本项目是基于卷积神经网络（CNN）和Word2vec词向量嵌入的中文文本分类项目。项目的主要目的是实现一个能够对中文文本进行分类的神经网络模型，并且通过Word2vec技术提高分类的准确率。本项目使用Python 3作为主要的编程语言。

本项目使用以下关键技术和框架：

在开始安装和配置项目之前，请确保您的系统中已经安装以下依赖：

克隆项目仓库 首先，在您的计算机上打开命令行工具，并执行以下命令来克隆项目仓库：
```
git clone https://github.com/cjymz886/text-cnn.git
cd text-cnn
```
安装项目依赖 在项目根目录下，使用pip安装项目所需的所有依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
如果requirements.txt文件不存在，请手动安装以下包：
```
pip install tensorflow==1.3
pip install jieba
pip install scipy
pip install numpy
pip install scikit-learn
```
下载并解压数据集 本项目使用THUCNews数据集，请从THUCNews提供的链接下载相应的数据集并解压到项目目录下的data文件夹中。
训练Word2vec模型 在项目根目录下运行以下命令以训练Word2vec模型：
```
python train_word2vec.py
```
训练文本分类模型 完成词向量训练后，运行以下命令以开始训练文本分类模型：
```
python text_train.py
```
测试模型 模型训练完成后，您可以使用以下命令来测试模型的性能：
```
python text_test.py
```
模型预测 如果您需要对新的文本进行分类预测，可以使用以下命令：
```
python text_predict.py
```

以上就是本开源项目的详细安装和配置指南。请按照以上步骤操作，如果遇到任何问题，请查阅项目文档或在相关技术社区寻求帮助。祝您安装和配置顺利！