🚀 TensorFlow NLP 文本分类实战教程

欢迎来到 TensorFlow NLP 示例的文本分类实战！我们将用简单步骤实现一个情感分析模型，适合入门和进阶学习~

🧩 教学大纲

1. 数据准备

   • 使用 IMDb 电影评论数据集
   • 数据预处理：分词与向量化

   # 示例代码片段  
   from tensorflow.keras.datasets import imdb  
   from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences  
   (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)  
   

   

2. 模型构建

   • 构建嵌入层 + 全连接层的简单模型
   • 模型结构可视化（点击这里了解详细设计）

   model = tf.keras.Sequential([  
       tf.keras.layers.Embedding(10000, 32),  
       tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),  
       tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),  
       tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')  
   ])  
   

   

3. 训练与评估

   • 编译模型并训练
   • 使用测试集评估准确率

   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])  
   model.fit(train_data, train_labels, epochs=4, batch_size=512, validation_split=0.2)  
   

   

📌 注意事项

• 确保安装 TensorFlow 2.x 环境
• 可尝试替换为 BERT 预训练模型 提升效果
• 图片关键词已按规则处理（如"模型结构"→"模型结构"）

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