使用Keras搭建LSTM文本分类器

最新推荐文章于 2024-01-23 09:16:41 发布

CodeWG

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文章标签： keras lstm 深度学习 python

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本文介绍了如何利用Keras框架搭建LSTM文本分类器，以处理IMDB电影评论数据集。通过预处理文本，设定固定长度，构建包含Embedding和LSTM层的模型，最终在训练后评估模型性能。

使用Keras搭建LSTM文本分类器

在自然语言处理领域，文本分类是一个重要的任务。而长短时记忆网络（LSTM）是一种常用于处理序列数据的神经网络模型，可以有效地捕捉文本中的长期依赖关系。因此，我们可以使用Keras框架来构建一个LSTM文本分类器。

首先，我们需要准备好文本数据集。这里以IMDB电影评论数据集为例，数据集分为训练集和测试集，每个样本都是一个文本评论和对应的情感标签（正面或负面）。下载链接：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

导入必要的库和数据集：

import numpy as np
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Embedding
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 设定随机数种子，确保结果可重复
np.random.seed(42)

# 导入IMDB数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

在导入数据后，我们需要对数据进行预处理。首先，由于每个评论的长度是不固定的，我们需要将它们填充到相同的长度，这里我们设定为200。

max_len = 200
X_train = pad_s

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