18、基于多层感知机（MLP）的文本分类及相关神经网络技术

基于多层感知机（MLP）的文本分类及相关神经网络技术

1. 神经网络基础概念

在神经网络中，有几个重要的基础概念需要了解：
- 欠拟合（Underfitting） ：当神经网络无法在训练数据上获得良好的准确率时，就会出现欠拟合现象。可以通过增加训练轮数（epochs）或增加网络层数来解决。
- 梯度消失（Vanishing gradients） ：梯度变得非常小，以至于网络无法取得进展。
- 权重（Weights） ：神经元之间连接的属性，代表连接的强度。权重在训练过程中学习得到。

2. 基于MLP的文本分类示例

2.1 数据准备

我们将使用情感标记句子数据集进行电影评论的正负情感分类，这是一个二元分类问题。具体操作步骤如下：
1. 下载数据集并解压到与Python脚本相同的目录下，会看到一个名为 sentiment labeled sentences 的目录，其中 imdb_labeled.txt 文件包含实际数据。
2. 使用以下Python代码查看数据：

import pandas as pd
import os
filepath_dict = {'imdb': 'sentiment labelled sentences/imdb_labelled.txt'}
document_list = []
for source, filepath in