TensorFlow 中文教程：文本分类中的 CNN 模型

欢迎学习如何使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类！CNN 通过捕捉局部特征，在自然语言处理任务中表现出色，尤其适合处理文本数据中的模式。

核心步骤

1. 数据预处理 🧼
   将文本转化为数值表示，常用方法包括词嵌入（Word Embedding）和 one-hot 编码。

   

2. 构建模型 🏗️
   使用 tf.keras 定义嵌入层、卷积层和池化层：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
       tf.keras.layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'),
       tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D(),
       tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
   ])
   

   

3. 训练与评估 📈
   通过 model.fit() 训练模型，并用 model.evaluate() 测试效果。

   

扩展阅读

• TensorFlow 官方文档：文本处理
• RNN 模型教程

小贴士

• 使用 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 分词
• 尝试不同 kernel_size 和 filters 组合优化性能
• 

如需进一步了解 CNN 在文本分类中的进阶技巧，可访问 /community/tensorflow/tutorials_zh/text/cnn_advanced。