把IMDb数据集转换成数字列表； 2）构建循环神经网络训练模型并应用模型； 3）构建LSTM网络训练模型并应用模型；

感谢您的提问。我可以为您解答关于IMDb数据集转换成数字列表，构建循环神经网络训练模型并应用模型，以及构建LSTM网络训练模型并应用模型的问题。

1. 将IMDb数据集转换为数字列表的步骤如下：

a. 首先，读取IMDb数据集的文本文件，将每一行的文本转换为字符串。

b. 然后，将每个字符串分解成单词，并将每个单词转换为数字。可以使用Python的内置函数或第三方库（如NLTK）来实现这一步骤。

c. 接下来，将数字列表的长度标准化，以便在训练模型时每个输入的长度相同。

d. 最后，将数字列表保存到文件中以供训练使用。

2. 构建循环神经网络训练模型并应用模型的步骤如下：

a. 首先，使用Python的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建循环神经网络模型。循环神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层。

b. 然后，使用IMDb数据集中的数字列表训练模型。在训练期间，可以使用一些技术（如dropout或early stopping）来提高模型的性能。

c. 最后，使用训练好的模型对新的文本数据进行分类预测。

3. 构建LSTM网络训练模型并应用模型的步骤如下：

a. 首先，使用Python的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建LSTM网络模型。LSTM网络模型是一种特殊类型的循环神经网络，它可以处理长期依赖性。

b. 然后，使用IMDb数据集中的数字列表训练模型。在训练期间，可以使用一些技术（如dropout或early stopping）来提高模型的性能。

c. 最后，使用训练好的模型对新的文本数据进行分类预测。

希望这些步骤能够帮助您理解如何将IMDb数据集转换为数字列表，并构建循环神经网络和LSTM网络模型进行分类预测。如果您有任何其他问题，请随时问我。