TensorFlow 中文文本分类教程 📚

文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等领域。以下是如何使用 TensorFlow 实现文本分类的步骤指南：

1. 环境准备 🛠️

• 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
• 导入必要库：

  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras import layers, models
  

2. 数据处理 🧼

• 加载数据集（示例使用 IMDB 评论数据）：

  (train_texts, train_labels), (test_texts, test_labels) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000)
  

• 文本向量化：

  train_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_texts, maxlen=100)
  test_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_texts, maxlen=100)
  

3. 模型构建 🏗️

• 构建嵌入层和全连接网络：

  model = models.Sequential([
      layers.Embedding(10000, 64, input_length=100),
      layers.GlobalAveragePooling(1),
      layers.Dense(1, activation='sigmoid')
  ])
  

• 编译模型：

  model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
  

4. 训练与评估 📈

• 训练模型：

  model.fit(train_sequences, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)
  

• 评估模型：

  test_loss, test_acc = model.evaluate(test_sequences, test_labels)
  print(f'测试准确率: {test_acc:.4f}')
  

5. 扩展学习 🌐

• 如需深入了解文本分类，可参考 TensorFlow 中文快速入门 获取更多实践示例
• 探索更复杂的模型结构，如 LSTM 或 Transformer：进阶文本处理教程