递归神经网络（RNN）在文本分类任务中有着广泛的应用。本文将介绍如何使用 RNN 进行文本分类。

什么是 RNN？

RNN（递归神经网络）是一种能够处理序列数据的神经网络。它通过循环连接来处理序列中的每个元素，从而能够捕捉序列中的长期依赖关系。

RNN 文本分类步骤

  1. 数据预处理：对文本数据进行清洗、分词、去停用词等操作。
  2. 特征提取：将文本数据转换为向量表示，如词袋模型、TF-IDF 等。
  3. 构建 RNN 模型：使用 RNN 模型进行文本分类。
  4. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。
  5. 评估模型：使用测试数据对模型进行评估。

示例代码

以下是一个使用 Keras 构建 RNN 模型进行文本分类的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))
model.add(SimpleRNN(units=50))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

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图片展示

下面是 RNN 的一个示例图片：

RNN