使用RNN进行文本分类。 1. 编程的主要模块及说明： 模块 功能说明 1. 引入需要的库函数 通过import引入相关模块 2. 数据集读入并进行预处理 读取文件，获得文本和类型标签 3. 词向量数字化 文本去标点和特殊符号，并将文本内的词组进行word2vec处理变成64维的数字 4. 标准化 由于每个文本长短不一，因此要进行标准化，每个文本取前50个词组 5. 将数据集进行划分 数据集分出永不相见的训练集和开发集，并改为ndarray格式 6. 采用六步法搭建神经网络 使用keras中封装好的函数完成神经网络搭建（含RNN） 7. acc和loss可视化 通过plt和history函数完成，并给出代码

好的，下面是使用RNN进行文本分类的代码，包括以上模块的实现：

# 引入需要的库函数
import numpy as np
import pandas as pd
import re
from gensim.models import Word2Vec
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据集读入并进行预处理
df = pd.read_csv('data.csv')
texts = df['text'].tolist()
labels = df['label'].tolist()

# 词向量数字化
tokenized_texts = []
for text in texts:
    text = re.sub('[^\w\s]', '', text) # 去除标点符号
    text = text.lower() # 转小写
    words = text.split() # 分词
    tokenized_texts.append(words)
    
w2v_model = Word2Vec(tokenized_texts, size=64, min_count=1) # word2vec处理

X = []
for words in tokenized_texts:
    vecs = []
    for word in words:
        vec = w2v_model.wv[word]
        vecs.append(vec)
    X.append(vecs)

# 标准化
MAX_LEN = 50
X = pad_sequences(X, maxlen=MAX_LEN, padding='post')

# 将数据集进行划分
X_train, X_dev, y_train, y_dev = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 采用六步法搭建神经网络
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=len(w2v_model.wv.vocab), output_dim=64, input_length=MAX_LEN))
model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc'])
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(X_dev, y_dev))

# acc和loss可视化
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(1, len(acc)+1)

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()

plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()

希望这个代码能够帮到你！