基于卷积神经网络的冠状病毒推文文本分类

随着冠状病毒（COVID-19）疫情的持续发展，社交媒体成为人们获取疫情相关信息的重要渠道。然而，海量的推文数据使得手动筛选和分类变得困难和耗时。在本文中，我们将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）对冠状病毒推文进行文本分类，以便快速准确地识别相关的信息。

首先，我们需要准备数据集。我们可以从各种社交媒体平台上收集冠状病毒相关的推文数据，并为每个推文分配一个标签，例如“感染病例”，“疫苗信息”，“病毒传播”，“政策措施”等。这些标签将帮助我们构建一个多类别文本分类模型。

接下来，我们将使用Python和深度学习框架Keras来实现CNN模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from t