關于lstm的文本分類可以參考：https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/82217271

下面是基于東方財富中宏觀研究的研報分類系統介紹：

東方財富宏觀研究網址：http://data.eastmoney.com/report/hgyj.html

一、該系統是由以下幾步組成：

（1）爬蟲
（2）文本處理
（3）word2vec詞向量訓練
（4）Lstm模型訓練
（5）基于模型的新文本預測

二、運行該系統需要安裝的包

（1）爬蟲中需要安裝：selenium和PhantomJS，本人的安裝環境是mac下的anaconda，安裝過程可以參考：https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/83277075
（2）word2vec的訓練過程，需要安裝的包有jieba，這個包的安裝很簡單。
（3）lstm的訓練過程，需要安裝tensorflow和keras，mac下的安裝也很簡單

三、各個.py文件的說明

（1）reptile.py:爬蟲文件
下面是各個函數的說明

• get_page_url(self,url,num)：模擬鼠標點擊網頁，獲取指定頁的網址。
  參數url：網頁地址，num：指定的網頁數，也即是第幾頁，如下所示
  
• download_report(self,text_link,re_sum_info)：下載指定網頁的研報文本。
• get_report_page(self,page_start,page_end)：以起始和終止頁面數為爬取標準
• get_report_date(self,start_date,end_date)：以起始和終止時期為爬取標準

（2）del_Ds_store.py：輔助文件，該文件的作用是刪除mac系統下自動生成的.Ds_store文件，不去除的話會影響文本處理（windows下不會生成該文件）。
（3）filename_mod.py：輔助文件，該文件的作用是給新增的人工打標簽重新命名，然后加入打過標簽的文本庫。
（4）interface.py：接口文件，即其他文件會調用該文件的函數

• __init__(self)：大部分的參數調整都在這里
• tokenizer(self,text)：對文本分詞并去掉空格
• load_w2v_file(self,w2v_file_path)：加載訓練文件
• text_proce(self,text_raw)：# 對文本進行處理
• file_test_vec(self,w2indx,file_reshape)：測試文本的向量化

（5）word2vec.py：詞向量訓練文件

• word2vec_train(self,combined)：詞向量訓練
• create_dictionaries(self,model=None,combined=None)：創建詞語字典，并返回每個詞語的索引，詞向量，以及每個句子所對應的詞語索引
• test(self)：該文件僅做測試用
  （6）lstm.py：lstm模型的訓練
• splice_data(self,path)：該函數初步處理訓練數據
• load_train_file(self)：拼接訓練文件和文件的標簽
• parse_dataset(self,combined)：得到每篇文本在詞典中的索引列表
• train_data_struc(self,combined)：lstm模型訓練數據的結構化
• get_train_data(self,word_index,word_vectors,struc_w2index,y):
  index_dict:所有的詞索引列表(詞：索引), word_vectors:所有詞的詞向量, combined:所有文本的索引值。該函數得到的結果才是用于lstm網絡結構的結構化數據
• train_lstm：網絡訓練函數，網絡的參數也是在這里調試。

（7）main_test.py：這里是總的調用，爬蟲、詞向量訓練、lstm模型訓練、新文本預測都是在這個文件里。

（8）terminal.py：該文件主要是預測新文本分類，也是最簡單的接口調用。

四、各個文件夾的說明

spider_report：該文件夾下是爬取的6000個研報文本，主要用于詞向量的訓練。
word2vec_model：是word2vec訓練保存的數據和模型
train_data：用于進行lstm訓練的打過標簽的文本
lstm_model：是lstm訓練保存的數據和模型
test_report：爬取的用于預測的文本
測試代碼：輔助處理文本的一些代碼。

由于這里的訓練文本，是需要人工打標簽的，所以只給出了少部分用作訓練，準確率會有一定的限制。

github地址：https://github.com/TATlong/Research-report-Classification-system

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于LSTM的研报分类系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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