使用TensorFlow对https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv该文本进行分类

好的，这里提供一个基于TensorFlow的文本分类的示例代码。

首先，我们需要安装必要的依赖库：

!pip install tensorflow pandas scikit-learn jieba

然后，我们可以加载数据集并进行预处理：

import pandas as pd
import jieba

# 读取数据集
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv")

# 分词
df["cut_words"] = df["review"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 打标签
df["label"] = df["star"].apply(lambda x: 1 if x >= 4 else 0)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

train_df, test_df = train_test_split(df[["cut_words", "label"]], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以定义模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=[], dtype=tf.string),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=10000, output_sequence_length=256),
    tf.keras.layers.Embedding(10000, 16),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

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

这里使用了一个简单的文本分类模型，包括一个嵌入层、全局平均池化层和两个全连接层。

最后，我们可以训练并评估模型：

# 训练模型
history = model.fit(train_df["cut_words"], train_df["label"], validation_split=0.2, epochs=5)

# 测试模型
model.evaluate(test_df["cut_words"], test_df["label"])

完整代码如下：

import pandas as pd
import jieba
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv")

# 分词
df["cut_words"] = df["review"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 打标签
df["label"] = df["star"].apply(lambda x: 1 if x >= 4 else 0)

# 划分训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df[["cut_words", "label"]], test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=[], dtype=tf.string),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(max_tokens=10000, output_sequence_length=256),
    tf.keras.layers.Embedding(10000, 16),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

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

# 训练模型
history = model.fit(train_df["cut_words"], train_df["label"], validation_split=0.2, epochs=5)

# 测试模型
model.evaluate(test_df["cut_words"], test_df["label"])