Keras深度学习与NLP入门：构建、清理与数据准备

本资源是一份关于使用Keras进行自然语言处理的教程，由王友粗略翻译完成于2018年12月28日。Keras是一个强大的深度学习库，特别适合Python编程。该教程分为三个主要章节，旨在帮助读者了解如何利用Keras开发深度学习模型、手动清理文本数据以及使用scikit-learn准备文本数据。 **第1章：Keras模型开发** 这一章介绍了Keras模型的基本工作流程，包括模型的定义、编译、训练、评估和预测。首先，作者讲解了Keras模型的生命周期，涵盖了定义网络结构（如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络）、模型的编译（指定损失函数、优化器和评价指标），以及训练、评估网络性能和进行预测的方法。Keras的函数式API也得到了详细说明，它允许用户通过图层的连接构建复杂模型。 **第2章：NLTK文本清理** 这一部分着重于使用NLTK（Natural Language Toolkit）进行文本预处理。内容包括教程概述，以及具体步骤如加载数据、按空格拆分单词、选择单词、移除标点符号、规范化大小写、词干提取等。章节强调了文本清理是任务相关的，并提供了使用NLTK进行分句、分词、停用词过滤等操作的示例。 **第3章：scikit-learn文本数据准备** 讲解如何使用scikit-learn对文本数据进行预处理，如词袋模型、词频计算（CountVectorizer）、TF-IDF向量化（TfidfVectorizer）以及哈希向量化（HashingVectorizer）。这些方法展示了如何将文本转换为数值表示，以便机器学习算法能够处理。此外，还推荐了进一步学习自然语言处理和scikit-learn的资源。 通过这份教程，读者将掌握使用Keras构建深度学习模型来处理自然语言任务的基本技巧，并了解文本预处理的重要性和各种工具的使用方法。这对于希望在NLP领域应用深度学习技术的开发者来说，是一份实用且详尽的指南。