27、自然语言处理：文本分类与机器翻译技术解析

自然语言处理：文本分类与机器翻译技术解析

1. 文本分类模型

在自然语言处理中，文本分类是一项基础且重要的任务。下面介绍几种常见的文本分类模型。

1.1 简单卷积神经网络（CNN）

首先是使用简单的卷积神经网络进行文本分类的示例代码：

import tensorflow as tf
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(1,), dtype=tf.string))
model.add(TextVectorization(max_tokens=max_words,
                            output_sequence_length=max_length))
model.add(Embedding(max_words, 32, input_length=max_length))
model.add(Conv1D(32, 7, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(5))
model.add(Conv1D(32, 7, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

这里的