微博博文内容深度学习卷积神经网络python实现

以下是微博博文内容深度学习卷积神经网络的Python实现示例：

import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

# 构建数据集
texts = ['微博内容1', '微博内容2', '微博内容3', ...]
labels = [1, 0, 1, ...]  # 正负样本标签

# 分词、向量化处理
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
data = pad_sequences(sequences, maxlen=100)

# 划分训练集和测试集
indices = np.arange(data.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data = data[indices]
labels = np.array(labels)
labels = labels[indices]
nb_validation_samples = int(0.2 * data.shape[0])

x_train = data[:-nb_validation_samples]
y_train = labels[:-nb_validation_samples]
x_test = data[-nb_validation_samples:]
y_test = labels[-nb_validation_samples:]

# 构建模型
embedding_dim = 100
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, embedding_dim, input_length=100))
model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

以上代码中，我们使用Keras框架实现了一个简单的卷积神经网络模型，包括一个嵌入层、一个卷积层、一个全局最大池化层和一个输出层。嵌入层将文本数据向量化，卷积层提取特征，全局最大池化层选取最重要的特征，输出层进行二分类预测。模型使用Adam优化器和二分类交叉熵损失函数进行训练。