文本分类(4)-LSTM实现文本分类

利用LSTM对IMDB Reviwe文本进行分类,数据集可以在kaggle官网上获取,
kaggle比赛
或者https://pan.baidu.com/s/1EYoqAcW238saKy3uQCfC3w
提取码:ilze

# 导入相应的包
import pandas as pd
import warnings
import re
import matplotlib.pyplot as plt
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import stopwords
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, Bidirectional
from keras.models import Sequential

warnings.filterwarnings('ignore')

# 读取数据
df1 = pd.read_csv('word2vec-nlp-tutorial/labeledTrainData.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False)
df2 = pd.read_csv('word2vec-nlp-tutorial/imdb_master.csv', encoding="latin-1")
df3 = pd.read_csv('word2vec-nlp-tutorial/testData.tsv', sep=&
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值