模型升级，准确度89%，添加调用方法。

README.md

@@ -169,6 +169,20 @@ Time usage: 0:00:05
 
 输出在目录文件夹，名称为`predicted_data.txt`
 
+### 功能调用
+
+调用方法为:
+
+```python
+from run_cnn import name2subcategory
+
+name_list = ['安赛瑞 消防斧 应急斧头破拆斧工具 消防器材斧子消防站配置 消防检查斧子 25847'] 
+a = name2subcategory()
+category = a.namelyst_predict(name_list)
+```
+
+输入一个含有多个产品名称的列表，返回一个各名称子类的列表。
+
 ## RNN循环神经网络
 
 ### 和上面类似，代码尚未修改，可以根据CNN代码自行修改为训练自己模型的格式。
\ No newline at end of file

cnn_model.py

@@ -5,21 +5,23 @@ import tensorflow as tf
 
 class TCNNConfig(object):
     """CNN配置参数"""
-
-    embedding_dim = 64  # 词向量维度
+    def __init__(self, num_classes):
+        self.num_classes = num_classes
+        
+    embedding_dim = 128  # 词向量维度
     seq_length = 300  # 序列长度
-    num_classes = 1078  # 类别数
-    num_filters = 256  # 卷积核数目
-    kernel_size = 5  # 卷积核尺寸
+    #num_classes = 668  # 类别数
+    num_filters = 1024  # 卷积核数目
+    kernel_size = 3  # 卷积核尺寸
     vocab_size = 5000  # 词汇表大小
 
-    hidden_dim = 128  # 全连接层神经元
+    hidden_dim = 256  # 全连接层神经元
 
     dropout_keep_prob = 0.5  # dropout保留比例
     learning_rate = 1e-3  # 学习率
 
     batch_size = 64  # 每批训练大小
-    num_epochs = 10  # 总迭代轮次
+    num_epochs = 20  # 总迭代轮次
 
     print_per_batch = 100  # 每多少轮输出一次结果
     save_per_batch = 10  # 每多少轮存入tensorboard
@@ -46,19 +48,19 @@ class TextCNN(object):
             embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_x)
 
         with tf.name_scope("cnn"):
-            # CNN layer
-            conv = tf.layers.conv1d(embedding_inputs, self.config.num_filters, self.config.kernel_size, name='conv')
+            # CNN layer 3*3
+            conv_1 = tf.layers.conv1d(embedding_inputs, self.config.num_filters, self.config.kernel_size, name='conv_1')
             # global max pooling layer
-            gmp = tf.reduce_max(conv, reduction_indices=[1], name='gmp')
+            gmp_1 = tf.reduce_max(conv_1, reduction_indices=[1], name='gmp_1')
 
         with tf.name_scope("score"):
             # 全连接层，后面接dropout以及relu激活
-            fc = tf.layers.dense(gmp, self.config.hidden_dim, name='fc1')
-            fc = tf.contrib.layers.dropout(fc, self.keep_prob)
-            fc = tf.nn.relu(fc)
+            fc_1 = tf.layers.dense(gmp_1, self.config.hidden_dim, name='fc_1')
+            fc_1 = tf.contrib.layers.dropout(fc_1, self.keep_prob)
+            fc_1 = tf.nn.relu(fc_1)
 
             # 分类器
-            self.logits = tf.layers.dense(fc, self.config.num_classes, name='fc2')
+            self.logits = tf.layers.dense(fc_1, self.config.num_classes, name='fc_2')
             self.y_pred_cls = tf.argmax(tf.nn.softmax(self.logits), 1)  # 预测类别
 
         with tf.name_scope("optimize"):

cnn_model2.py

+# coding: utf-8
+
+import tensorflow as tf
+
+
+class TCNNConfig(object):
+    """RNN配置参数"""
+    def __init__(self, num_classes):
+        self.num_classes = num_classes
+    # 模型参数
+    embedding_dim = 64      # 词向量维度
+    seq_length = 600        # 序列长度
+    #num_classes = 8        # 类别数
+    vocab_size = 5000       # 词汇表达小
+
+    num_layers= 2           # 隐藏层层数
+    hidden_dim = 128        # 隐藏层神经元
+    rnn = 'gru'             # lstm 或 gru
+
+    dropout_keep_prob = 0.8 # dropout保留比例
+    learning_rate = 1e-3    # 学习率
+
+    batch_size = 128         # 每批训练大小
+    num_epochs = 10          # 总迭代轮次
+
+    print_per_batch = 100    # 每多少轮输出一次结果
+    save_per_batch = 10      # 每多少轮存入tensorboard
+
+
+class TextCNN(object):
+    """文本分类，RNN模型"""
+    def __init__(self, config):
+        self.config = config
+
+        # 三个待输入的数据
+        self.input_x = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.config.seq_length], name='input_x')
+        self.input_y = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.config.num_classes], name='input_y')
+        self.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob')
+
+        self.rnn()
+
+    def rnn(self):
+        """rnn模型"""
+
+        def lstm_cell():   # lstm核
+            return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.config.hidden_dim, state_is_tuple=True)
+
+        def gru_cell():  # gru核
+            return tf.contrib.rnn.GRUCell(self.config.hidden_dim)
+
+        def dropout(): # 为每一个rnn核后面加一个dropout层
+            if (self.config.rnn == 'lstm'):
+                cell = lstm_cell()
+            else:
+                cell = gru_cell()
+            return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=self.keep_prob)
+
+        # 词向量映射
+        with tf.device('/cpu:0'):
+            embedding = tf.get_variable('embedding', [self.config.vocab_size, self.config.embedding_dim])
+            embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_x)
+
+        with tf.name_scope("rnn"):
+            # 多层rnn网络
+            cells = [dropout() for _ in range(self.config.num_layers)]
+            rnn_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells, state_is_tuple=True)
+
+            _outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell=rnn_cell, inputs=embedding_inputs, dtype=tf.float32)
+            last = _outputs[:, -1, :]  # 取最后一个时序输出作为结果
+
+        with tf.name_scope("score"):
+            # 全连接层，后面接dropout以及relu激活
+            fc = tf.layers.dense(last, self.config.hidden_dim, name='fc1')
+            fc = tf.contrib.layers.dropout(fc, self.keep_prob)
+            fc = tf.nn.relu(fc)
+
+            # 分类器
+            self.logits = tf.layers.dense(fc, self.config.num_classes, name='fc2')
+            self.y_pred_cls = tf.argmax(tf.nn.softmax(self.logits), 1)  # 预测类别
+
+        with tf.name_scope("optimize"):
+            # 损失函数，交叉熵
+            cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=self.logits, labels=self.input_y)
+            self.loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)
+            # 优化器
+            self.optim = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.config.learning_rate).minimize(self.loss)
+
+        with tf.name_scope("accuracy"):
+            # 准确率
+            correct_pred = tf.equal(tf.argmax(self.input_y, 1), self.y_pred_cls)
+            self.acc = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
\ No newline at end of file

data/cnews_loader.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import sys
 from collections import Counter
 
 import numpy as np
-import tensorflow.keras as kr
+from tensorflow import keras as kr
 import pandas as pd
 
 if sys.version_info[0] > 2:
@@ -83,8 +83,9 @@ def read_vocab(vocab_dir):
 
 def read_category():
     """读取分类目录，固定"""
-    table = pd.read_excel('VW_ProductALLState.xlsx')
+    table = pd.read_excel('Product_Api_Data.xlsx')
     categories = list(set(table['SubCategoryName'].tolist()))
+    categories.sort(key = table['SubCategoryName'].tolist().index)
     #categories = ['0', '1']
 
     categories = [native_content(x) for x in categories]

data/name2category/name2category.vocab.txt

@@ -3,4671 +3,3291 @@
 0
 1
 2
-A
 5
-E
-S
-M
-I
 3
-L
--
-N
-C
-O
+8
 /
-G
 4
-D
-T
+色
+男
+-
 6
-8
-B
-R
-P
-H
+m
+A
+D
+（
+）
+O
+S
+套
+C
 7
-色
-U
-K
-机
 9
-o
+单
+M
+L
+H
+床
+.
+装
+P
+(
+)
+B
+N
+机
+T
+E
+用
+G
+士
+*
+红
+件
+e
 n
-F
-r
-W
-g
-w
-（
-）
+I
+棉
+o
+位
+i
+c
+R
+：
+裤
+季
+黑
+款
 电
 X
-装
-Y
-V
-.
-用
+保
+计
+a
+秋
+W
+柜
+绒
+家
+F
+商
+衫
+价
+豆
+适
 器
-套
-车
-式
+休
 水
-黑
+衣
+闲
+U
+箱
+毛
+加
+K
+式
+米
 J
-线
-×
-手
-本
-双
-笔
-Z
-家
+冬
+暖
+品
+务
+女
+全
+纯
+大
+r
+光
+外
+四
+l
 白
-件
-英
-寸
+双
+带
+子
+被
+新
+包
 防
-米
-*
-卡
-能
-+
-光
-动
-单
-记
+人
+约
+印
+Y
+简
+V
+长
 高
-包
-红
-三
-子
-大
-一
-盒
-金
-(
-头
-)
 蓝
-粉
-保
-适
-床
-箱
-架
-清
-板
-全
-人
-面
-型
-茶
-带
-Q
-显
-加
-尔
+寸
+厚
+盒
 花
-空
-柜
-系
-小
+中
+能
+打
+三
+纺
+内
+时
+个
+领
+尚
+线
+d
+垫
+型
+动
+服
+皮
+舒
+纸
 台
-士
-华
-护
-美
-天
-体
-款
-杯
-鼓
+t
+头
+灰
 力
-品
-印
-普
-发
-洗
-安
-汽
-气
-多
-口
-盘
-列
-音
-无
-灯
-克
-公
-垫
-宝
-衣
-男
-棉
-支
-网
-钢
-香
-通
-外
+上
+手
 工
-级
-标
-不
+面
+x
+公
+天
+衬
+Z
+g
+羊
+多
+安
++
+极
+羽
+门
+s
 风
-新
-油
-联
-桌
+青
+胶
+条
+粉
+身
+牛
+码
+年
+一
+钢
+金
+丝
+英
+支
+小
+笔
+气
+无
+美
+【
+】
+洗
+不
+合
+热
+普
+标
+h
+纹
+南
+格
+彩
+卡
+尔
+短
+行
+连
+克
+冷
+芯
 生
-专
+袖
+板
+Q
+架
+网
+办
+体
+雅
+清
+夏
+车
+冰
+枕
+浪
 乐
-中
-配
-合
+底
+圆
 可
-特
-具
-袋
-脑
+得
+料
+音
+拉
+修
+通
+藏
+空
+绿
+自
+春
+威
+口
+海
+层
+莎
 版
-长
-m
+级
+k
+华
+系
+桌
+墨
+腰
+夹
+联
 视
-调
-硒
-e
-四
-自
-纸
-打
-被
+针
+号
+盘
 星
-彩
-接
-镜
-斯
-格
-门
-海
-毛
-绿
-达
-热
+薄
+具
+本
+物
+管
+护
+席
+学
+布
+密
 惠
+复
+地
+业
+y
+鹿
 功
-利
-号
-味
-智
-明
-成
-物
-片
-胶
-i
-木
-控
-暖
-果
-充
-洁
-超
-皮
+平
+刀
+列
+鼓
+晨
+提
+含
 温
-纯
-内
-便
-层
-滤
-转
-酒
-威
-丝
-a
-纳
-料
-枕
-马
-儿
-芯
-椅
-频
-码
-瓶
-行
-女
-收
-条
-灰
-影
-办
-源
-只
-尼
-拉
-速
-原
-冷
-吸
-务
+宝
+维
+特
+袋
+p
+锈
+心
+配
+性
+脑
+接
+w
+开
+张
+消
+织
+立
+灯
+运
+帽
 黄
-球
-液
-布
+扣
+国
+显
 升
-欧
-开
-地
+万
+弹
+量
+记
 方
-户
+文
+杆
+硒
+斯
+×
+乳
+组
+袜
+u
+控
+智
+康
+爱
+西
 佳
-想
-厚
-平
-雅
-简
-商
-数
-于
-独
-绒
-龙
-座
-挂
-浴
+深
 室
-博
-爱
-德
-时
-服
-牙
-干
-银
-膜
-巾
-锈
-精
-示
-插
-国
-学
-年
-得
-尚
-业
-约
+纤
+片
+源
+调
+角
+发
 度
-康
-五
-季
-化
-立
+质
+数
+透
+字
 代
-页
-管
-墨
-科
-飞
-身
-饰
-集
-晶
-游
-运
-童
-休
-理
-冰
-携
-牌
-净
-牛
-组
-维
-个
-硬
-礼
-心
-耐
-载
-极
+球
+速
+轮
+洁
+像
 分
-性
-筒
-贴
-迪
-锅
-戴
-连
-进
-l
+木
 仪
-换
-优
-定
-刀
-山
+超
+示
+明
+兰
+卫
+于
+儿
+制
+达
+塑
+容
+微
 直
-壶
-路
+情
+尺
+油
+桶
+有
+轻
+户
+专
 对
-闲
-位
-玻
-刷
-鱼
-透
-书
 摄
-雨
-沙
-夹
-客
-折
-瑞
-投
-餐
-璃
+居
+磨
+定
 屏
-字
-豆
+想
+筒
+银
+紫
+真
+软
+巾
+书
+椅
 压
+频
+帐
+宽
+订
+浅
+便
+卷
 两
-麦
-百
-塑
-火
-制
-裤
-池
-储
-c
-下
-&
-备
-阳
-s
-富
-耳
-上
-复
-西
+酒
+缝
+老
+铁
+抽
+罩
 健
-文
-之
+收
+液
+会
+毒
+恒
+v
+侣
+德
+兆
+页
+潮
+形
+净
+存
+旅
 二
-兰
-秋
-纺
-主
-有
-背
-相
-络
-整
-奶
-置
-量
-青
-角
-咖
-像
-润
-意
-奥
-拍
-滑
+者
+材
+碎
+茶
+储
+香
+路
+房
+转
+锁
+斜
+牌
+迷
+绗
+杯
+训
+挂
+成
+圾
+火
+垃
+作
+诗
+向
 流
-剂
-移
-除
-抽
-乳
-纤
-老
-轮
-效
-夏
-真
-叠
-舒
+f
+山
+瑞
+脚
+只
+绳
+图
+林
 赛
-露
-t
-强
-薄
-日
+络
+凉
+然
+b
+议
+榻
+远
+尼
+理
+呢
+绣
+吸
+换
+背
+:
+瓶
+韩
+感
 为
-泳
-桶
-丽
-变
-鞋
-形
-纹
-创
-信
-福
-拖
-叶
-思
-质
-密
-迷
-微
-南
-随
+原
+把
+耐
+五
+下
 的
-冬
-房
-修
-后
-材
-铁
-杆
-、
-其
-盖
-鼠
-间
-草
-存
-脚
-莱
-或
-紫
-卷
-底
-然
-软
-扣
-键
-羽
-啡
-厂
-太
-易
-亚
-反
-素
-锁
-东
-席
-罩
-世
-万
-匹
-扇
-湿
-烤
-索
-食
-会
-北
-关
-广
-实
-碳
-圆
-施
-锐
-摩
 罗
-含
-松
-凯
-容
+利
+滑
+激
+影
+，
 厨
-雷
-他
-现
-放
-苹
-泡
-尘
-浦
-张
-断
-泰
-旅
-固
-持
-计
-活
+梦
+主
+折
+果
+科
+扫
+李
+沙
+练
+节
+凯
+贴
+干
+肤
+%
+精
+铜
+松
+硬
+北
+牙
+程
+登
+店
+混
+创
+录
+鞋
+祥
+欧
+龙
+充
+步
+镜
+客
+纳
+备
 典
+玻
+信
+洛
 经
-话
-林
-响
-事
-设
-远
+橡
+货
+泰
+耳
+交
+强
 环
-奇
-朗
-神
-深
-你
-录
-节
-提
-波
+汽
+壶
+展
+莱
+均
 饮
-出
-磨
-云
-改
-者
-送
-罐
-养
-雪
-点
-孔
+恤
+鼠
+易
+福
+插
+实
 柔
-壁
-静
+滤
+咖
+璃
+设
+富
+燃
+携
+仕
+_
+军
+化
+博
 边
-图
-扬
-顶
-比
+餐
+齐
+百
+叠
+剪
+浴
+神
+持
+锅
+马
+童
+鲜
+变
+过
+竹
+之
+语
+监
+野
 正
-六
-前
-瓷
-亮
-铜
-由
-野
-据
-营
-步
-糖
-作
-吉
-玛
-模
-卫
-艾
-腾
-道
-宽
-衫
-交
-居
-戏
-厅
-田
-肩
-喷
-快
-监
-王
-指
-轻
-硕
-磁
-d
-腰
-触
-议
+翻
+褥
+重
+晶
+静
 漆
-烟
-铝
-烧
-颜
-燃
-贝
-钓
+世
+独
+进
+孔
+笠
+思
+描
+间
+算
 卧
-u
-类
-和
-曼
-帽
-月
-胜
-饼
-凉
-签
+摩
+档
+放
+z
+盖
+优
+飞
+碗
 属
+喷
+投
+输
+座
+免
+草
+螺
+技
+日
+案
+迪
+雨
+效
+签
+六
+宁
+法
+现
+、
 苏
-帐
-羊
-诺
-激
-肤
-春
-宏
-京
+当
+礼
+药
+臻
+紧
+磁
+模
+婚
+铝
+麻
+池
+置
+肉
+出
+铃
+相
+固
+除
+移
+指
+点
+棕
+宿
+舍
 婴
-入
-菲
-照
-弹
-针
-仕
-重
-酷
-睡
+太
+反
 艺
-p
-镀
-把
-准
-感
-越
-洋
-表
-竹
-输
-捷
-情
+素
+键
+玛
+波
+千
+云
+抗
+拖
+菌
+篷
+鹅
+丽
+j
 托
-好
-夜
-眼
-消
-h
-炉
-法
-训
-膏
-测
-肉
+讲
+员
+蚊
+集
+资
+按
+快
+菲
+斤
+道
+关
+缎
+棒
+碳
+险
+钉
 毯
-沐
-排
-块
-石
+施
+随
+痕
+触
+整
+话
+伊
+浦
+测
+壁
 园
-靠
-十
-睿
-骨
-订
-去
-：
-货
-齐
-藏
-声
-圈
-免
-等
-练
-恒
-晨
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-袖
-程
-千
-驰
+率
+框
+识
+搭
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+钱
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+颜
+入
 雾
-旋
-领
-蜜
-棕
-幕
-桃
-途
-碁
-玫
-墙
-兆
-螺
-产
-珠
-】
-【
-嘉
-甲
-麻
-碗
-骑
-悦
-洛
-缩
-挡
-基
-扫
-离
-沃
-巧
-浅
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-盆
-豪
-梦
-蚊
-倍
-尺
+俞
+阳
 堂
-钻
-古
-伞
-葡
-隔
-坐
+寒
+铺
+术
+\
+来
+枪
+洲
+墙
+食
+链
+驱
+半
+拼
+类
+饭
+汉
+贡
+起
+送
+叶
+其
+酷
+断
+东
+冻
+救
+兵
+味
+亮
+焦
+医
+战
+径
+排
+绘
+菜
+封
+石
+准
+刷
 盛
-九
-铃
-零
-丹
-芝
-派
-粒
-档
-熊
-魔
-斤
-y
-浪
-播
+奶
+仓
+载
+亚
+仔
+后
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+饰
+推
+尘
+戴
+粗
+钳
+场
+雪
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-虎
-勒
-宁
-补
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-荣
-证
-按
-汁
-炫
-饭
+灭
+匹
+娜
+照
+索
 同
-卓
-萄
-众
-传
-鹿
-塔
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+睿
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+仿
+产
+缩
+焊
+颈
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 警
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-封
-逸
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-名
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-凳
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-画
 顿
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-棒
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-轴
-篮
-菌
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-玉
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-母
-爽
-象
-，
-八
-泥
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+教
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-炭
-b
+前
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+块
+零
 吊
-闪
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-k
-尾
-夫
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+珠
 降
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-诗
-语
-汉
-,
-菱
-侣
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-险
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-丰
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-侧
 部
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-享
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-织
-扳
-赠
-灭
-槽
-资
-司
-非
-泵
-%
-足
-落
-柠
-术
-李
-韩
-皂
-爆
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-荷
-弟
-毒
-钳
-灵
-迈
-战
-衬
-忆
-兄
+画
+月
+表
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+爆
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+职
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 态
-描
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+,
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-绘
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+铅
 屉
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 院
-:
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-刺
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-妈
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-丛
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+票
+灵
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+农
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+册
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-栏
-槛
+编
+助
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+执
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+致
+疗
+补
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+蕾
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-政
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-蓄
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-娃
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-刚
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-纪
-倒
-姆
-螨
-份
-?
-溢
-韦
-紧
-扎
+扇
 区
-匠
-簧
-阁
-阻
-疆
-当
-裙
-毕
-破
-兔
-售
-绞
-建
-副
-叉
-沁
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-执
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-处
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+讯
+导
+射
+帘
+章
+增
+橱
+幼
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+援
+省
+御
+纽
+禁
+苹
+?
+途
+幻
+锋
+拆
+批
+梯
+陕
 注
-队
-卤
-蛇
-与
-助
-飘
-仙
-噪
-涤
+购
+肥
+探
+臂
+筷
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+廷
+胖
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+杀
+官
+绑
+奔
+播
+酯
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-饵
-'
-氛
-酥
-目
-妇
-戈
-幅
-°
-柴
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-竖
-珊
-侠
-终
+兔
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-蔬
-诚
-省
-割
-脆
-唐
-如
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-梨
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-裁
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-庄
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-蔻
-翔
-玄
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-宫
-永
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-禁
-桂
-搅
-[
-]
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-凡
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+涤
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+啤
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-苇
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+鸣
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-臣
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+吨
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-艇
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+仙
+姆
+荞
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 拔
-拿
-湾
-育
-桔
-\
-傲
-鲨
-悬
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-鞅
-砸
-朴
-Φ
+恩
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+隆
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 禾
-伍
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+硼
+悬
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+溶
+榨
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+搅
+怡
+桑
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+庄
+漱
+貂
+艳
+榄
+渐
+—
 束
-假
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+抢
+蝴
+叙
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+削
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 闸
-鼎
-”
-骆
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+=
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+"
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-饯
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-－
-㎡
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-洞
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-祛
-婷
-沱
-废
-肖
-箔
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-沉
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-荒
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+屿
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 唛
-授
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+映
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+征
+答
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+Ⅱ
+榴
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+绚
+伏
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+弗
+”
+踢
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-映
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+楷
+拭
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+嫚
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+赤
+　
+≥
+盏
+抨
+析
+眩
+栅
+完
+港
+@
+蓉
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+栈
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-捻
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-征
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-荔
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-完
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-颐
-|
-掉
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+靓
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+棵
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+釜
+此
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 裹
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-拎
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-析
-睛
-珑
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-拒
-@
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-邑
-踩
-辑
-蝇
-受
-茯
-痒
-滇
-玺
-昆
-醉
-菁
-喔
-馅
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-弥
-粹
-例
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-辐
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-厉
-蹈
-／
-滨
-辛
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-q
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-绸
-还
-麂
-豚
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-睫
-婆
-廊
-缺
-似
-翎
-椴
-蒜
-珈
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-觉
-芋
-荆
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-丸
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-滢
-腋
-荫
-怪
-牵
-汰
-敷
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-符
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-隽
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-Ⅲ
-磊
-灿
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-痘
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-！
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-陀
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-胰
-仇
-乙
-馥
-绷
-咬
-珞
-旁
-蜗
-桨
-叙
-铰
-翡
-阴
-喉
-毡
-挤
-隙
-屈
-榈
-往
-烛
-忠
-么
-哆
-涮
-株
-辆
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-榜
-藕
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+榭
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+撮
+曦
+谱
+锄
+渔
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-澜
-髌
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+玑
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-审
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+敦
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-炽
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-汞
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+眸
+痱
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-骰
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-Ⅰ
-鸽
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-廉
-皎
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-钣
-担
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-谛
-汛
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-跆
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+搁
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+楔
+'
+Ω
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 仲
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-撼
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-醴
-骚
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-催
-寡
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-蚂
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-淑
-朦
-≥
-仟
-順
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+些
+晓
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+辛
+彼
+荆
+襁
+褓
+始
+刊
+钙
+纫
+骁
+膊
+昂
+芸
+糙
+问
+赁
+弦
+避
+沸
+桉
+鬃
+←
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+饱
+鉴
+闷
+芪
+坛
+羿
+秦
+喱
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 馄
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-↘
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-∮
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-瞰
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-①
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-醌
-妩
-舔
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-堪
-＝
-誓
-邹
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-蚓
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 绻
 搴
-珺
-婕
-匾
-句
-黔
-０
-鹳
-鸸
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-苡
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-绊
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-羅
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-涿
-気
-娟
+氤
+氲
+锍
+讫
+拧
+ 
+锭
+昔
+崎
+鎯
+犳
+櫘
+戣
+壊
+閫
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+敤
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+芡
+玺
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+酊
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-渝
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+の
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-蚪
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-}
-ノ
-ル
-イ
-怖
-と
-ン
-啊
-嗽
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-｝
-宰
-窦
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 隶
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-罍
-贽
-峯
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+呓
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-铍
-戳
-獅
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-菷
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-
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-鄯
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 ^
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+碴
+町
+岭
+绢
+涌
+拴
+撇
+緑
+麂
+雍
+获
+羲
+酶
+戟
+磺
+檫
+呀
+拢
+酚
+笆
+诵
+乾
+牦
+瀚
+般
+饿
+蒺
+藜
+⑤
+潴
+竭
+噜
+厌
+吴
+聊
+炎
+蟒
+迦
+撸
+畸
+窨
+邹
+梧
+槌
+歙
+赏
+獾
+陷
+強
+篆
+耶
+烃
+楿
+鹄
+昱
+娩
+腺
+梗
+腌
+罡
+華
+浊
+摹
+掘
 廋
-愛
-熹
-誊
-庞
-嗮
-陂
-蜊
-艰
-苕
-撙
-诡
-Γ
-峪
-窃
-谬
-忏
-焚
-掇
-甫
-诘
-蓼
-琯
-谎
-骂
-衔
-臆
-吼
-罚
-わ
-か
-ツ
-諵
-譁
-蠡
-爻
-彷
-徨
-う
-辟
-孺
-债
-匦
-皋
-蒋
-è
-ê
-踊
-砾
-偵
-倶
-楽
-缈
-時
-ナ
-ミ
-ヤ
-雑
-貨
-蹟
-袂
-欺
-骗
-〉
-枢
-ウ
-エ
-終
-ボ
-ワ
-ダ
-ラ
-纂
-庚
-喻
-嶋
-脾
-カ
-フ
-ェ
-バ
-ペ
-パ
-リ
-プ
-術
-馀
-俎
-哭
-泣
-愚
-蠢
-跋
-跡
-読
-冊
-ト
-に
-め
-な
-い
-８
-窍
-風
-を
-聴
-け
-葬
-赎
-祷
-藉
-诸
-殷
-旵
-丧
-昨
-犹
-徘
-徊
-缃
-阐
-聂
-惕
-膑
-措
-槃
-磦
+绍
+奂
 嚎
-涎
-萦
-歙
-鳃
-潢
-竣
-枧
-撷
-甑
-蕈
-萁
-嘣
-泌
-濞
-娉
-徹
-﹠
-魇
-冶
-瑁
-箴
-隍
-孵
-咋
-允
-咆
-哮
-棷
-俢
-龇
-揣
-萊
-寳
-耿
-蜍
-鲅
-鮻
-褚
-禛
-芘
-撩
-來
-嫦
-菈
-妊
-闰
-隅
-妄
-淫
-冢
-瑠
-捅
-耷
-荃
-悸
-奸
-③
-鳅
-鳝
-鈦
-［
-］
-鹧
-鸪
-钗
-蕥
-師
-违
-鱅
-嗓
-蜁
-顷
-銅
-苜
-蓿
-滌
-挣
-嵋
-幄
 簪
-砺
-畜
-敖
-喑
-擢
-楢
-鴨
-逾
-阒
-筠
-噶
-濠
-鉛
-筆
-橧
-栎
-華
-痂
-坂
-曌
-濉
-兒
-弩
-妳
-恵
-鲞
-榮
-記
-蔼
-莊
-炙
-緞
-弋
-胤
-鼹
-栋
-≧
-唢
-缐
-沅
-皴
-卯
-發
-舀
-雉
-囯
-環
-拙
-佤
-Ｈ
-頻
-浄
-丶
-採
-寅
-拴
-☆
-幌
-酣
-逮
-阱
-砻
-鸨
-岬
-遣
-巍
-祿
-伝
-矣
-摁
-阡
-咭
-秾
-腓
-扼
-淖
-蓍
-鉗
-叩
-疤
-Ⅷ
-莽
-劉
-顔
-慵
-揹
-阙
-Ü
-苛
-窜
-翱
-羿
-邢
-瑧
-彝
-矅
-萘
-澌
-筱
-驮
-靥
-º
-業
-仌
-匏
-夭
-锢
-歆
-揚
-桖
-绶
-乇
-昧
-酊
-廚
-²
-翊
-欠
-鉝
-器
-舶
-帔
-袱
-滔
-呓
-憬
-迥
-拈
-嘿
-彧
-玷
-氤
-侃
-霁
-苼
-⽿
-潞
-漢
-＂
-嬛
-慌
-⑤
+飓
+幂
+狩
+舷
+纲
+扛
+借
+汝
+铷
+掩
+轰
+瑄
+剁
+旱
+践
+稗
+轱
+辘
+彭
+晏
+荼
+辊
+馍
+著
+榆
 颅
-彬
-尉
+卒
+戳
+矬
 胫
+颁
+贺
+胃
+骐
+坏
+搽
+攸
+祝
+厉
+髌
+饵
+缔
+抵
+聘
+沼
+>
+豇
 夯
-
-戎
-痉
-挛
+廓
+②
+歇
+椴
+笸
+邓
+袄
 蒿
-佺
-μ
+霹
+雳
+踵
+晃
+喏
+搋
+镲
+屁
+沤
+抬
+蹴
+鞠

data_prepare.py

 import pandas as pd
 from function import Index
 
-table = pd.read_excel('VW_ProductALLState.xlsx')
-#category_set = list(set(table['SubCategoryName'].tolist()))
+table = pd.read_excel('Product_Api_Data.xlsx')
+#category_set = list(set(table['categoryCodeName'].tolist()))
 #len(list(category_set))
 f = open('D:/Users/86183/Desktop/text-classification-cnn-rnn/data/name2category/name2category.val.txt','w',encoding='utf-8')
 g = open('D:/Users/86183/Desktop/text-classification-cnn-rnn/data/name2category/name2category.train.txt','w',encoding='utf-8')
@@ -12,6 +12,7 @@ len_table = len(table)
 index = Index()
 for category,name in zip(table['SubCategoryName'],table['ProductName']):
     name = str(name).replace('\t',' ')
+    category = str(category)
     if '错误子类' not in category:
         if m%13 == 1:
             f.write(f'{category}\t{name}\n')

predicted_data.txt

-迷你植物	格林王 GREENKING 英国原装进口 IPA印度麦啤 精酿啤酒印度淡色艾尔啤酒 500ML*6瓶 整箱装
+迷你植物	格林王 GREENKING 英国原装进口 IPA印度麦啤 精酿啤酒印度淡色艾尔啤酒 500ML*6瓶
\ No newline at end of file

run_cnn.py

@@ -15,6 +15,7 @@ from sklearn import metrics
 from cnn_model import TCNNConfig, TextCNN
 from data.cnews_loader import read_vocab, read_category, batch_iter, process_file, build_vocab
 import pandas as pd
+from function import Index
 
 base_dir = 'data/name2category'
 train_dir = os.path.join(base_dir, 'name2category.train.txt')
@@ -182,12 +183,59 @@ def test():
     time_dif = get_time_dif(start_time)
     print("Time usage:", time_dif)
 
+class name2subcategory():
+
+    def __init__(self):
+        print('Configuring CNN model...')
+        if not os.path.exists(vocab_dir):  # 如果不存在词汇表，重建
+            build_vocab(train_dir, vocab_dir, config.vocab_size)
+        self.categories, cat_to_id = read_category()
+        words, self.word_to_id = read_vocab(vocab_dir)
+        self.table = pd.read_excel('Product_Api_Data.xlsx')
+        category_set = list(set(self.table['SubCategoryName'].tolist()))
+        self.config = TCNNConfig(len(list(category_set)))
+        self.config.vocab_size = len(words)
+        self.model = TextCNN(self.config)
+        self.categories = list(set(self.table['SubCategoryName'].tolist()))
+        self.categories.sort(key = self.table['SubCategoryName'].tolist().index)
+
+    def namelyst_predict(self, contents):
+        from tensorflow import keras as kr
+
+        print("Loading predicted data...")
+        data_id = []
+        for i in range(len(contents)):
+            data_id.append([self.word_to_id[x] for x in contents[i] if x in self.word_to_id])
+        x_pred = kr.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_id, self.config.seq_length)
+        session = tf.Session()
+        session.run(tf.global_variables_initializer())
+        saver = tf.train.Saver()
+        saver.restore(sess=session, save_path=save_path)  # 读取保存的模型
+        batch_size = 128
+        data_len = len(x_pred)
+        num_batch = int((data_len - 1) / batch_size) + 1
+        y_pred_cls = np.zeros(shape=len(x_pred), dtype=np.int32)  # 保存预测结果
+        for i in range(num_batch):  # 逐批次处理
+            start_id = i * batch_size
+            end_id = min((i + 1) * batch_size, data_len)
+            feed_dict = {
+                self.model.input_x: x_pred[start_id:end_id],
+                self.model.keep_prob: 1.0
+            }
+            y_pred_cls[start_id:end_id] = session.run(self.model.y_pred_cls, feed_dict=feed_dict)    # y_pred_cls为预测的list。
+        y_pred_list = []
+        for m in range(len(y_pred_cls)):
+            y_pred_list.append(self.categories[y_pred_cls[m]])
+
+        return y_pred_list
+
 
 def predict():
-    import tensorflow.keras as kr
+    from tensorflow import keras as kr
 
-    table = pd.read_excel('VW_ProductALLState.xlsx')
+    table = pd.read_excel('Product_Api_Data.xlsx')
     categories = list(set(table['SubCategoryName'].tolist()))
+    categories.sort(key = table['SubCategoryName'].tolist().index)
     print("Loading predicted data...")
     f = open(pred_dir, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore')
     contents = []
@@ -235,10 +283,14 @@ def predict():
 if __name__ == '__main__':
     
     if len(sys.argv) != 2 or sys.argv[1] not in ['train', 'test', 'predict']:
-        raise ValueError("""usage: python run_cnn.py [train / test]""")
+        raise ValueError("""usage: python run_cnn.py [train / test / predict]""")
 
     print('Configuring CNN model...')
-    config = TCNNConfig()
+    table = pd.read_excel('Product_Api_Data.xlsx')
+    SubCategoryName_list = table['SubCategoryName'].tolist()
+    category_set = list(set(SubCategoryName_list))
+    category_set.sort(key = SubCategoryName_list.index)
+    config = TCNNConfig(len(category_set))
     if not os.path.exists(vocab_dir):  # 如果不存在词汇表，重建
         build_vocab(train_dir, vocab_dir, config.vocab_size)
     categories, cat_to_id = read_category()

示例.py

+from run_cnn import name2subcategory
+
+name_list = ['安赛瑞 消防斧 应急斧头破拆斧工具 消防器材斧子消防站配置 消防检查斧子 25847'] 
+a = name2subcategory()
+category = a.namelyst_predict(name_list)
\ No newline at end of file