使用R语言进行深度学习文本分类的Keras实践

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布

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本文介绍了如何在R语言中使用Keras进行深度学习文本分类。从准备数据到构建和训练模型，再到测试模型，详细阐述了整个过程，旨在为学习和实践深度学习文本分类提供帮助。

使用R语言进行深度学习文本分类的Keras实践

深度学习在自然语言处理领域中取得了显著的成果，其中文本分类是一个常见的任务。在R语言中，我们可以使用Keras库来构建和训练深度学习模型来进行文本分类。本文将介绍如何使用R和Keras来实现文本分类，并提供相应的源代码。

准备数据
在进行文本分类之前，首先需要准备数据。可以使用任何包含文本和对应标签的数据集来进行训练和测试。在本例中，我们将使用一个虚拟的电影评论数据集，其中包含电影评论文本和两个类别的标签：正面评论和负面评论。

library(keras)
library(stringr)

# 创建虚拟数据集
texts <- c("这部电影真的很好看，情节紧凑，演员表现出色。",
           "剧情一般，演员演技不错，但是总体感觉一般。",
           "这是我看过的最差的电影之一，毫无意义。",
           "虽然有些地方不太理解，但整体来说还是不错的。",
           "演员的表演真的太棒了，非常打动人心。")
labels <- c(1, 0, 0, 1, 1)

# 数据预处理
tokenizer <- text_tokenizer(num_words = 1000)
fit_text_tokenizer(tokenizer, texts)
sequences <- texts_to_sequences(tokenizer, texts)
x <- pad_sequences(sequences, maxlen = 100)
y <- to_categorical(labels)

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