使用Python编写基于GRU模型的中文文档分类器

基于GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）的中文文档分类器可以通过使用预训练的词向量和GRU层进行实现。在Python中，我们可以使用Keras库来构建模型。下面是一个简单的示例代码，用于说明如何使用Python编写基于GRU的中文文档分类器：

import numpy as np
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, GRU, Dense

# 假设有一个预训练的词向量矩阵，大小为(num_words, embedding_dim)
# 这里我们使用一个随机矩阵来代替实际的词向量
num_words = 10000
embedding_dim = 100
embedding_matrix = np.random.random((num_words, embedding_dim))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, embedding_dim,
                    weights=[embedding_matrix], input_length=100, trainable=True))
model.add(GRU(units=32, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

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

# 准备训练数据
x_train = np.random.randint(num_words, size=(1000, 100))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000,))

# 将训练数据填充到相同长度
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=100)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 使用模型进行预测
x_test = np.random.randint(num_words, size=(10, 100))
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=100)
predictions = model.predict(x_test)

在上述代码中，我们首先导入必要的库，然后使用Embedding层来加载预训练的词向量矩阵。Embedding层将词汇表中的单词映射到固定大小的向量表示。然后，我们将GRU层添加到模型中，用于学习文档中的时序信息。最后，我们添加一个全连接层作为输出层，使用sigmoid激活函数来进行二分类预测。

在模型编译后，我们准备了训练数据。这里我们使用随机生成的数据来演示。然后，我们使用pad_sequences函数将训练数据填充到相同的长度，以便输入到模型中。接下来，我们使用fit函数来训练模型，并使用validation_split参数来设置验证集的比例。训练完成后，我们可以使用模型进行预测。

以上是一个简单的示例代码，用于说明如何使用Python编写基于GRU的中文文档分类器。实际场景中，我们可能需要更多的预处理步骤和调整模型参数来获得更好的性能。