18、文本数据处理与循环神经网络详解

文本数据处理与循环神经网络详解

1. 文本数据处理与模型评估

在处理文本数据时，我们需要将原始文本转换为神经网络可以处理的形式。以下是一段处理文本数据并评估模型的代码：

f.close()
if label_type == 'neg':
    labels.append(0)
else:
    labels.append(1)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
x_test = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
y_test = np.asarray(labels)

# 加载并评估第一个模型
model.load_weights('pre_trained_glove_model.h5')
model.evaluate(x_test, y_test)

运行上述代码后，我们得到了一个令人失望的测试准确率，仅为 56%。这表明仅使用少量训练样本进行训练是非常困难的。

在完成文本数据处理和模型评估后，我们具备了以下能力：
- 将原始文本转换为神经网络可处理的形式。
- 在 Keras 模型中使用 Embedding 层来学习特定任务的词嵌入。
- 使用预训练的词嵌入来提升小型自然语言处理问题的性能。

2. 理解循环神经网络（RNN）

到目前为止，我们所见到的神经网络，如全连接网络和卷积网络，都有一个主要特点：它们没有记忆功能。每个输入都是独立处理的，输入之间没有状态的保留。为了处理序列或时间序列数据点，我