16、使用嵌入层训练卷积神经网络并评估模型

使用嵌入层训练卷积神经网络并评估模型

在自然语言处理领域，使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类是一种有效的方法。本文将详细介绍如何在训练卷积神经网络的同时学习词嵌入，并对训练好的模型进行评估。

1. 词嵌入与卷积神经网络概述

词嵌入是一种表示文本的方式，其中词汇表中的每个单词都由高维空间中的实值向量表示。通过训练神经网络，可以学习到这些向量，使得含义相似的单词在向量空间中具有相似的表示。与传统的词袋模型等方法相比，词嵌入能够更好地捕捉单词之间的关系。

2. 数据预处理步骤

以下是详细的数据预处理步骤：
1. 加载词汇表 ：从 vocab.txt 文件中加载词汇表，并将其存储为集合，用于过滤电影评论中不感兴趣的单词。

# load doc into memory
def load_doc(filename):
    # open the file as read only
    file = open(filename, 'r')
    # read all text
    text = file.read()
    # close the file
    file.close()
    return text

# load the vocabulary
vocab_filename = 'vocab.txt'
vocab = load_doc(vocab_filename)
vocab = set(vocab.split())