使用TextRCNN进行中文短文本分类任务

TextRCNN是一种用于文本分类的深度学习模型，它结合了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的优势，能够有效地捕捉文本序列中的上下文信息和局部特征。在本篇文章中，我们将使用TextRCNN模型来解决一个中文短文本分类任务，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含标记好的文本样本和对应的类别标签。可以使用任何包含短文本和类别标签的中文数据集。在这里，我们假设已经准备好了一个名为"dataset.csv"的数据集文件，其中包含两列，一列是短文本内容，另一列是对应的类别标签。

2. 数据预处理
   在进行模型训练之前，我们需要对文本数据进行预处理。预处理的步骤包括分词、构建词典和将文本转换为数字序列。这里我们使用jieba库进行中文分词，并使用keras的Tokenizer类构建词典。

import pandas as pd
import jieba
from keras