rnn实现中文文本分类（气象灾害）

1. 数据预处理

首先，需要将中文文本转换为数字序列，以便于训练模型。可以使用Python中的jieba库进行中文分词，并使用Keras中的Tokenizer类将文本转换为数字序列。

2. 构建模型

可以使用Keras中的Sequential模型来构建循环神经网络模型。该模型由嵌入层、LSTM层和全连接层组成。

3. 训练模型

可以使用Keras中的compile()方法来编译模型，并使用fit()方法来训练模型。在训练过程中，可以使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型优化。

4. 模型评估

可以使用Keras中的evaluate()方法来评估模型的性能。可以计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值等指标。

5. 模型预测

可以使用Keras中的predict()方法来进行模型预测。可以输入新的文本数据，并预测其所属类别。

以下是一个简单的RNN实现中文文本分类的代码示例：

import jieba
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 加载数据
train_data = []
train_labels = []
with open('train.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        label, text = line.strip().split('\t')
        train_data.append(text)
        train_labels.append(int(label))

test_data = []
test_labels = []
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        label, text = line.strip().split('\t')
        test_data.append(text)
        test_labels.append(int(label))

# 中文分词
train_data = [' '.join(jieba.cut(text)) for text in train_data]
test_data = [' '.join(jieba.cut(text)) for text in test_data]

# 将文本转换为数字序列
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(train_data)
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_data)
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data)

# 对序列进行填充
train_data = pad_sequences(train_sequences, maxlen=100)
test_data = pad_sequences(test_sequences, maxlen=100)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 32, input_length=100))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
scores = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

# 进行预测
text = ['台风“海贝思”正在向广东沿海靠近']
text = [' '.join(jieba.cut(text[0]))]
text_sequence = tokenizer.texts_to_sequences(text)
text_data = pad_sequences(text_sequence, maxlen=100)
prediction = model.predict(text_data)
print(prediction)

在这个例子中，我们使用了一个包含一个嵌入层、一个LSTM层和一个全连接层的模型。使用的优化器是Adam，损失函数是二元交叉熵。我们在训练数据的20%上进行了验证，并在10个epoch中训练了模型。最后，我们评估了模型的性能，并使用模型对新的文本进行了预测。