使用python语言基于循环神经网络（RNN）的文本分类，调用RNNCell构建模型，并完成训练模型，验证模型和测试模型，即需要对数据集划分为训练集，验证集和测试集；

好的，我可以给你提供一些代码和步骤来完成这个任务。

首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

接下来，我们需要加载数据集并进行划分：

# 加载数据集
data = open('data.txt', 'r').read()

# 划分数据集为训练集、验证集和测试集
train_data = data[:10000]
val_data = data[10000:12000]
test_data = data[12000:]

然后，我们需要对文本进行预处理，将每个字符映射为数字，并将文本转换为序列。我们可以使用Keras的Tokenizer类来完成这个任务：

# 创建Tokenizer对象
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(char_level=True)

# 将文本拟合到Tokenizer中
tokenizer.fit_on_texts(train_data)

# 将文本转换为序列
train_seq = tokenizer.texts_to_sequences(train_data)
val_seq = tokenizer.texts_to_sequences(val_data)
test_seq = tokenizer.texts_to_sequences(test_data)

# 获取字符到数字的映射
char_to_num = tokenizer.word_index

接下来，我们需要对序列进行预处理，使它们具有相同的长度，并将它们转换为张量。我们可以使用Keras的pad_sequences函数来完成这个任务：

# 设置序列的最大长度
maxlen = 50

# 将序列填充到相同的长度
train_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_seq, maxlen=maxlen)
val_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(val_seq, maxlen=maxlen)
test_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_seq, maxlen=maxlen)

# 将序列转换为张量
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_seq[:-1], train_seq[1:]))
val_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((val_seq[:-1], val_seq[1:]))
test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_seq[:-1], test_seq[1:]))

# 设置批次大小
batch_size = 64

# 打乱并分批次训练集数据
train_data = train_data.shuffle(len(train_seq)).batch(batch_size, drop_remainder=True)

# 分批次验证集和测试集数据
val_data = val_data.batch(batch_size, drop_remainder=True)
test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True)

然后，我们可以构建RNN模型。在这个例子中，我们将使用LSTM层：

# 创建Sequential模型
model = Sequential()

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(128, input_shape=(maxlen - 1, len(char_to_num)), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dropout(0.2))

# 添加输出层
model.add(Dense(len(char_to_num), activation='softmax'))

接下来，我们需要编译模型并开始训练：

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

# 训练模型
history = model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=val_data)

最后，我们可以评估模型的性能并使用它来生成文本：

# 评估模型
model.evaluate(test_data)

# 生成文本
seed_text = "hello"
for i in range(50):
    # 将种子文本转换为序列
    seed_seq = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
    # 将序列填充到相同的长度
    seed_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([seed_seq], maxlen=maxlen - 1)
    # 生成下一个字符的概率分布
    prob_dist = model.predict(seed_seq)[0]
    # 从概率分布中随机选择下一个字符
    next_char = tokenizer.index_word[np.random.choice(len(prob_dist), p=prob_dist)]
    # 将生成的字符添加到文本中
    seed_text += next_char
print(seed_text)

这就是一个基于循环神经网络的文本分类模型的完整实现。