文本分类基于Word2Vec与LSTM

引言：
在自然语言处理领域中，文本分类是一个重要的任务，它旨在将给定的文本分为不同的预定义类别。Word2Vec是一种常用的词向量表示方法，可以将词语转换为具有语义信息的向量表示。而LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，适用于处理序列数据，如文本。本文将介绍如何结合Word2Vec和LSTM进行文本分类，并提供相应的源代码。

1. 数据预处理：
   首先，我们需要对文本数据进行预处理。这包括以下步骤：

• 清洗数据：去除特殊字符、标点符号和数字等无意义的信息。
• 分词：将文本分割为单个词语的序列。
• 构建词汇表：将所有词语构建成一个词汇表，方便后续编码。

下面是一个示例的Python代码，演示如何进行数据预处理：

import re
from nltk.tokenize import word_tokenize

def