文本分类是自然语言处理领域中一个重要的任务。在这个教程中，我们将使用 TensorFlow 和 Keras 来构建一个简单的文本分类模型。
1. 准备数据
首先，我们需要准备一些用于训练和测试的数据。这里我们使用一个简单的数据集，你可以通过以下链接下载：
2. 构建模型
接下来，我们将构建一个简单的文本分类模型。以下是一个基于 Keras 的示例代码：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=32, input_length=200))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
3. 训练模型
现在，我们可以使用准备好的数据来训练模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4. 评估模型
训练完成后，我们可以使用测试数据来评估模型的性能：
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)
5. 预测新数据
最后，我们可以使用训练好的模型来预测新的文本数据：
predictions = model.predict(x_new)
希望这个教程能帮助你入门 TensorFlow Keras 文本分类。如果你想要了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以访问我们的 TensorFlow 教程 页面。