TensorFlow 文本分类教程 📚

文本分类是自然语言处理中的基础任务，TensorFlow 提供了强大的工具来实现这一目标。以下是使用 TensorFlow 进行文本分类的步骤指南：

1. 环境准备 🧰

• 安装 TensorFlow：

  pip install tensorflow
  

• 导入必要库：

  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
  from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
  

2. 数据预处理 🧼

• 文本清洗：去除标点、停用词和特殊字符
• 分词与向量化：

  tokenizer = Tokenizer(num_words=1000, oov_token='<OOV>')
  tokenizer.fit_on_texts(texts)
  sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
  

• 填充序列：

  padded = pad_sequences(sequences, maxlen=50, padding='post', truncating='post')
  

3. 模型构建 🏗️

• 构建简单模型：

  model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=64, input_length=max_length),
      tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
      tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
  ])
  

• 编译模型：

  model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
  

4. 训练与评估 📈

• 训练模型：

  history = model.fit(padded, labels, epochs=10, validation_split=0.2)
  

• 可视化训练结果：

5. 应用实例 🌐

• 可扩展链接：教程/TensorFlow/模型优化
• 示例代码：

  test_data = pad_sequences(test_texts, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')
  predictions = model.predict(test_data)
  

💡 小贴士：文本分类可应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。如需更复杂的模型，可尝试使用 BERT 等预训练模型！