12、使用TensorFlow和Keras进行文本数据的RNN处理

使用TensorFlow和Keras进行文本数据的RNN处理

1. 加载和准备text8数据集

首先，我们需要加载和预处理text8数据集。以下是具体的代码实现：

from datasetslib.text8 import Text8
text8 = Text8()
text8.load_data()
# downloads data, converts words to ids, converts files to a list of ids
print('Train:', text8.part['train'][0:5])
print('Vocabulary Length = ',text8.vocab_len)

运行上述代码后，我们发现词汇表长度约为254,000个单词：

Train: [5233, 3083, 11, 5, 194]
Vocabulary Length =  253854

这里我们使用了完整的数据集和text8数据集第一个文件中的完整词汇表。

1.1 准备CBOW对

CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型中，输入是上下文单词，输出是目标单词。以下是准备CBOW对的代码：

text8.skip_window=2
text8.reset_index_in_epoch()
# in CBOW input is t