任选数据集构造循环神经网络实现文本预测分类

构建一个循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）用于文本预测分类，通常涉及到以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
- 分词：将文本拆分成单词或字符序列。
- 序列填充或截断：保证所有样本的长度一致，常用技巧有零填充或截断长序列。
- 转换为数值表示：例如，使用one-hot编码、词嵌入（Word Embeddings）或Transformer的自注意力机制。

2. **加载数据集**：
使用像pandas这样的库读取数据，将其划分为训练集、验证集和测试集。常见的数据集包括IMDB电影评论情感分析、Twitter情感分析等。

3. **定义RNN模型**：
- 使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，创建一个RNN层（如LSTM或GRU）。可能还需要添加全连接层来提取特征和输出分类结果。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_sequence_length),
    tf.keras.layers.LSTM(units=lstm_units, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate),
    tf.keras.layers.LSTM(lstm_units),
    tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
])

4. **编译模型**：
设置损失函数（如交叉熵），优化器（如Adam）以及评估指标（如准确率）。

5. **训练模型**：
将预处理后的数据输入模型进行训练，指定训练轮数和批次大小。

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=num_epochs, validation_data=(val_data, val_labels))

6. **评估与预测**：
测试模型在测试集上的性能，并对新的文本进行分类预测。

7. **保存模型**：
训练结束后，可以将模型保存以便后续使用。