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实战|基于TensorFlow+Python的文本分类全程详解

本教程将会建立一个神经网络模型,通过分析影评文本将影评分为正面或负面。这是一个典型的二分类问题,是一种重要且广泛适用的机器学习问题。 我们将使用包含50,000条电影评论文本的IMDB(互联网电影数据库)数据集,并将其分为训练集(含25,000条影评)和测试集(含25,000条影评)。训练集和测试集是平衡的,也即两者的正面评论和负面评论的总数量相同。 本教程将会使用tf.keras(一个高级API),用于在TensorFlow中构建和训练模型。如果你想了解利用tf.keras进行更高级的文本分类的教程,请参阅MLCC文本分类指南。你可以使用以下python代码导入Keras: import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) 输出: 1.11.0 下载IMDB数据集 IMDB数据集已经集成于TensorFlow中。它已经被预处理,评论(单词序列)已经被转换为整数序列,整数序列中每个整数表示字典中的特定单词。 您可以使用以下代码下载IMDB数据集(如果...

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