请写一段基于神经网络的THUCNews数据集文本分类的代码

好的，我可以提供一个基于卷积神经网络（CNN）的THUCNews数据集文本分类的代码示例。请注意，这只是一个示例，您需要根据您的具体需求进行修改和优化。以下是代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

# 加载数据集，假设已经将数据集分为训练集和测试集
# x_train, y_train 是训练集的文本和标签，x_test, y_test 是测试集的文本和标签
# num_classes 是分类的类别数，vocab_size 是词汇表大小
# maxlen 是每条文本的最大长度，需要根据数据集进行调整
# embedding_dim 是词向量维度，需要根据数据集进行调整
# filter_sizes 是卷积核大小的列表，可以根据需求进行调整
# num_filters 是每个卷积核的数量，可以根据需求进行调整
def build_model(num_classes, vocab_size, maxlen, embedding_dim, filter_sizes, num_filters):
    inputs = Input(shape=(maxlen,))
    x = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(inputs)
    pooled_outputs = []
    for filter_size in filter_sizes:
        conv = Conv1D(num_filters, filter_size, activation='relu')(x)
        pool = GlobalMaxPooling1D()(conv)
        pooled_outputs.append(pool)
    x = tf.concat(pooled_outputs, axis=1)
    outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 训练模型，epochs 是训练轮数，batch_size 是每批次的样本数
def train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs, batch_size):
    early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
    model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size,
              validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[early_stopping])

# 预处理输入数据，将文本转化为数字序列，并进行填充
def preprocess_input(texts, word_index, maxlen):
    sequences = [word_index.get(x, 0) for x in texts]
    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
    return padded_sequences

# 将标签转化为独热编码
def preprocess_output(labels, num_classes):
    return tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes)

# 运行代码
# 假设已经加载了THUCNews数据集，并将数据集分为训练集和测试集
# 假设已经完成了数据预处理和词向量训练，得到了以下变量
x_train, y_train, x_test, y_test  # 训练集和测试集文本和标签
word_index  # 词汇表
num_classes  # 分类的类别数
vocab_size  # 词汇表大小
maxlen  # 每条文本的最大长度
embedding_dim  # 词向量维度
filter_sizes  # 卷积核大小的列表
num_filters  # 每个卷积核的数量

# 构建模型并训练
model = build_model(num_classes, vocab_size, maxlen, embedding_dim, filter_sizes, num_filters)
x_train = preprocess_input(x_train, word_index, maxlen)
y_train = preprocess_output(y_train, num_classes)
x_test = preprocess_input(x_test, word_index, maxlen)
y_test = preprocess_output(y_test, num_classes)
train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=10, batch_size=32)

希望这个示例可以帮助您开始构建自己的文本分类模型。