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

好的，首先需要做的是加载数据集，可以使用Pandas库读取CSV文件。代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv")

接下来，我们需要对文本进行预处理，包括去除停用词、分词、将文本转换为数字等。这里我们使用jieba和sklearn库来实现。代码如下：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split

stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]

def preprocess_text(text):
    text = ''.join([word for word in text if word not in stopwords])
    seg_list = jieba.cut(text)
    return " ".join(seg_list)

data['text'] = data['review'].apply(preprocess_text)

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
y = data['label']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

最后，我们使用TensorFlow来搭建文本分类模型。这里我们使用全连接神经网络（Dense）作为模型结构，使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    layers.Dense(32, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

以上代码只是一个简单的例子，实际的文本分类任务可能需要更复杂的模型和更多的预处理步骤。