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

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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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函数完成代码

好的，你的问题是如何使用RNN进行文本分类，需要哪些模块以及具体的说明。

首先需要引入需要的库函数，比如numpy、pandas、re、gensim等。其中，numpy和pandas用于数据处理和格式转换，re用于正则表达式处理，gensim用于word2vec处理。

接着需要读取数据集并进行预处理，包括读取文件、获得文本和类型标签等操作。对于文本的预处理，需要去除标点、特殊符号等，同时进行word2vec处理将文本内的词组变成64维的数字。

由于每个文本的长度不同，需要进行标准化处理，取每个文本前50个词组作为输入。

接下来需要将数据集分为训练集和开发集，并将其转换为ndarray格式。

然后通过keras中封装好的函数完成神经网络搭建，其中包括RNN模块。可以采用六步法搭建神经网络，包括定义模型、编译模型、训练模型、预测、评估模型和保存模型等步骤。

最后，可以通过plt和history函数完成acc和loss可视化，以便更直观地查看模型的性能。

from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误提示表明你的代码中使用了TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块，但是在你的环境中并没有安装这个模块。这是因为TensorFlow 2.x版本已经移除了`tensorflow.contrib`模块，所以你需要修改你的代码以适应TensorFlow 2.x版本。

你可以尝试使用TensorFlow 2.x版本中的替代方案来替换`tensorflow.contrib.rnn`模块。例如，你可以使用`tf.keras.layers`中的LSTM层来代替`tensorflow.contrib.rnn.LSTMCell`。如果你的代码中还有其他使用了`tensorflow.contrib`模块的部分，你需要查找TensorFlow 2.x版本中的替代方案并进行相应的修改。

另外，如果你确实需要使用TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块，你需要安装TensorFlow 1.x版本并将其设置为默认的TensorFlow版本。