如何引入load_data

对于这个问题，您可以使用以下代码来引入load_data：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

def load_data(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        texts = []
        labels = []
        for line in f:
            label, text = line.strip().split('\t')
            texts.append(text)
            labels.append(int(label))
    tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
    tokenizer.fit_on_texts(texts)
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=100)
    return padded_sequences, labels

这是一个用于加载数据的函数，它将文本文件中的数据读取到内存中，并将其转换为序列。在这个函数中，我们使用了Keras的Tokenizer和pad_sequences函数来将文本转换为序列，并将所有序列填充到相同的长度。