keras 实现reuters路透社新闻多分类

最新推荐文章于 2024-07-25 15:01:40 发布

摸金青年v

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分类专栏： NLP自然语言处理文章标签： keras实现文本多分类 reuters新闻 Macro-F1:

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_41144773/article/details/89845544

路透社reuters话题分类

来自路透社的11,228条新闻数据集标有46个主题。与IMDB数据集一样，每条线都被编码为一系列字索引。

reuters数据集无法下载，详见本篇博客提供下载和使用：

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_41144773/article/details/89843688

代码实现

from keras.datasets import reuters
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras import models
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense,Embedding
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.optimizers import Adam,RMSprop
from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score,accuracy_score
# 获取数据
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=8000)

# vectorized sequences
def vectorize_sequences(sequences, dimension=8000):
    results = n