TensorFlow 文本分类教程详解 📚

什么是文本分类？

文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，用于将文本分配到预定义的类别中。例如：

• 情绪分析（正面/负面）
• 新闻主题归类（科技/体育/娱乐）
• 恶意评论检测（安全/攻击）

🛠️ TensorFlow 提供了强大的工具来实现这一目标，本文将带您一步步完成模型构建与训练！

教学步骤

1. 数据准备 📁

   • 使用 tf.data API 加载数据集（如 IMDb 评论）
   • 文本预处理：分词、去除停用词、向量化
   • 示例代码：

     import tensorflow as tf
     dataset = tf.keras.preprocessing.text_dataset_from_directory('data', batch_size=32)
     

2. 模型构建 🧠

   • 创建嵌入层与全连接层的简单模型
   • 添加注意力机制提升效果（可选）
   • 示例结构：

     Embedding -> GlobalAveragePooling -> Dense -> Activation
     

3. 训练与评估 📈

   • 使用 model.fit() 进行训练
   • 通过 model.evaluate() 检查准确率
   • 可扩展阅读：TensorFlow 文本分类实战

4. 优化与部署 🚀

   • 尝试不同优化器（如 Adam、SGD）
   • 使用 tf.saved_model 保存模型
   • 部署到生产环境：TensorFlow Serving 指南

实战示例

👉 查看完整代码示例

常见问题

• Q: 如何处理中文文本？
  A: 使用 tf.text 中的分词工具，如 tokenize_chinese()

• Q: 模型训练速度慢怎么办？
  A: 尝试使用混合精度训练：TensorFlow 混合精度教程

🌱 提示: 本教程适合入门者，进阶内容可参考 TensorFlow 文本分类进阶