使用RNN进行文本分类。 1. 编程的主要模块及说明: 模块 功能说明 1. 引入需要的库函数 通过import引入相关模块 2. 数据集读入并进行预处理 读取文件,获得文本和类型标签 3. 词向量数字化 文本去标点和特殊符号,并将文本内的词组进行word2vec处理变成64维的数字 4. 标准化 由于每个文本长短不一,因此要进行标准化,每个文本取前50个词组 5. 将数据集进行划分 数据集分出永不相见的训练集和开发集,并改为ndarray格式 6. 采用六步法搭建神经网络 使用keras中封装好的函数完成神经网络搭建(含RNN) 7. acc和loss可视化 通过plt和history函数完成
时间: 2024-02-23 16:56:12 浏览: 69
哦,这是一个使用RNN进行文本分类的编程主要模块及说明,非常详细呢!如果您需要使用RNN进行文本分类,可以参考这个模块的功能说明来实现。其中,需要用到的库函数可以通过import引入相关模块,读取文件获取文本和类型标签后,可以进行词向量数字化,将文本内的词组进行word2vec处理变成64维的数字,标准化每个文本取前50个词组,然后将数据集进行划分,分出永不相见的训练集和开发集,并改为ndarray格式。接着,使用keras中封装好的函数完成神经网络搭建(含RNN),最后通过plt和history函数完成acc和loss的可视化。希望这个回答能够对您有所帮助!
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