26、自然语言处理中的文本分类与机器翻译模型

自然语言处理中的文本分类与机器翻译模型

1. 基于LSTM的文本分类模型

在自然语言处理中，我们可以使用LSTM构建文本分类模型。以下是使用TensorFlow和Keras构建LSTM文本分类模型的代码：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import TextVectorization, InputLayer
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM
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(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

不