纯tensorflow实现的文本分类

可以使用TensorFlow实现文本分类，以下是一个简单的示例：

首先，需要准备训练集和测试集，并对文本进行预处理，例如进行分词、去除停用词等操作。

然后，需要将文本转换为数字向量，可以使用词袋模型、TF-IDF模型或者词嵌入模型。

接着，使用TensorFlow构建模型，可以选择使用全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等结构。

最后，使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行测试和评估。

下面是一个简单的代码示例：

import tensorflow as tf
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 载入数据集
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test')

# 将文本转换为数字向量
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X_train = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)
X_test = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)
y_train = newsgroups_train.target
y_test = newsgroups_test.target

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(20, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=10, batch_size=64)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

在该示例中，使用词袋模型将文本转换为数字向量，使用全连接神经网络作为模型结构，使用Adam优化器进行优化。并且使用了dropout技术来防止过拟合。