用python代码写一个功能为新闻短文本分析分类的东西，可以用RNN和LSTM实现或者你可以选择别的方法

好的，对于您的请求，我会尽力回答。这里有一个示例代码，可以使用Python和TensorFlow库实现文本分类功能：

首先，您需要加载并预处理您的文本数据，例如将它们编码为数字序列，将它们截断或填充为相同的长度等。然后，您可以构建一个基于LSTM的模型，并在训练数据上进行训练。

以下是一个简单的代码示例，包含了文本预处理、LSTM模型的构建和训练过程：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 加载并准备文本数据集
text_data = ['This is a positive text.', 'This is a negative text.', 'This is a neutral text.']
labels = [1, 0, 2]

# 创建标记器
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(text_data)

# 编码文本数据为数字序列
text_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text_data)

# 填充或截断数字序列，使其长度相同
max_length = max([len(seq) for seq in text_sequences])
padded_sequences = pad_sequences(text_sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=32, input_length=max_length),
tf.keras.layers.LSTM(units=32),
tf.keras.layers.Dense(units=3, activation='softmax')
])

# 编译模型并进行训练
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, batch_size=1, verbose=1)

在该代码中，我们首先加载并准备文本数据集。然后，我们使用Tokenzier类将文本编码为数字序列，并使用pad_sequences函数将数字序列截断或填充为相同的长度。接下来，我们定义一个基于LSTM的模型，其中Embedding层将数字序列映射为低维的向量表示，LSTM层对这些向量进行处理，并输出最终的分类结果。最后，我们对模型进行编译，并在训练数据上进行训练。

希望这个示例代码可以对您有所帮助！