已知有25653维的one hot数据 利用keras构建神经网络对文本进行分类

可以使用Keras中的Sequential模型来构建神经网络，代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

# 创建Sequential模型
model = Sequential()

# 添加全连接层和Dropout层
model.add(Dense(512, input_shape=(25653,), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

其中，输入层的输入形状为(25653,)，因为有25653维的one hot数据。输出层的输出形状为(10,)，因为这里假设有10个分类。可以根据实际情况调整这些参数。

在训练模型时，需要将训练数据X_train和标签y_train传入fit方法中，并指定训练的轮数epochs和批次大小batch_size。同时，可以将测试数据X_test和标签y_test传入validation_data参数中，在每个epoch结束后评估模型性能。

需要注意的是，由于输入数据维度较高，模型可能会出现过拟合的情况。可以考虑使用Dropout层来减少过拟合。