使用循环神经网络完成新闻文本分类，python编写

好的，下面我给你提供一个使用循环神经网络完成新闻文本分类的 Python 代码示例，你可以参考一下：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Embedding
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 读取数据集
df = pd.read_csv('news_dataset.csv')

# 分词
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(df['text'])

# 构建词向量矩阵
word_index = tokenizer.word_index
embedding_matrix = np.zeros((len(word_index) + 1, 100))
for word, i in word_index.items():
    embedding_vector = embeddings_index.get(word)
    if embedding_vector is not None:
        embedding_matrix[i] = embedding_vector

# 构建训练集和测试集
X = tokenizer.texts_to_sequences(df['text'])
X = pad_sequences(X, maxlen=300)
y = pd.get_dummies(df['category']).values

# 构建循环神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_index) + 1, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=300, trainable=False))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.1)

这个示例代码使用了 Keras 框架，首先通过 Tokenizer 对文本进行分词处理，然后使用 Tokenizer 对象将文本转换成序列，再使用 pad_sequences 对序列进行填充。接下来，构建了一个包含 Embedding 层和 LSTM 层的循环神经网络模型，然后使用 fit 方法训练模型。在训练过程中，使用了交叉验证方法将数据集分成训练集和测试集。