使用Keras进行深度学习：（三）使用text-CNN处理自然语言（上）
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解，而CNN除了处理图像数据之外，还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类，是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前，先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析，从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言，完成一些有用的应用，如：情感分析，问答系统等。比如在情感分析中，其本质就是根据已知的文字和情感符号（如评论等）推测这段文字是正面还是负面的。想象一下，如果我们能够更加精确地进行情感分析，可以大大提升人们对于事物的理解效率。比如不少基金公司利用人们对于某家公司的看法态度来预测未来股票的涨跌。 接下来将使用imdb影评数据集简单介绍Keras如何预处理文本数据。该数据集在这里下载。由于下载得的是tar.gz压缩文件，可以使用...
