《Python深度学习》第五讲：文本处理中的深度学习

在当今数字化的时代，文本数据无处不在，从社交媒体的帖子、新闻文章到电子邮件，文本处理已经成为人工智能领域的一个重要方向。深度学习为文本处理带来了强大的工具，能够帮助我们更好地理解和生成文本内容。这一讲，我们将深入探讨深度学习在文本处理中的应用，从文本的预处理到复杂的模型构建，一步步揭开深度学习在文本领域的神秘面纱。

1. 文本数据的预处理

在使用深度学习模型之前，我们需要对文本数据进行预处理，因为深度学习模型只能处理数值型数据。文本预处理的主要步骤包括分词、向量化和序列化。这一部分，我们将通过具体的例子来了解这些步骤。

1.1 分词（Tokenization）

分词是将文本分解为单词、字符或其他标记的过程。这是文本处理的第一步，因为深度学习模型无法直接理解原始文本。

例子：
假设我们有以下两句话：

• "深度学习真有趣！"
• "深度学习是未来的趋势。"

我们可以使用 Keras 的 Tokenizer 类来对这些句子进行分词。