使用Python编写GRU模型预测中文长文本的主题分类

以下是使用Python编写的GRU模型预测中文长文本的主题分类的一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, GRU, Dense

# 假设我们有一组已经标注好的长文本数据和对应的类别
texts = [
    '这个电影真的很好看，演员演技很棒！',
    '这个书籍写得很深入浅出，非常适合初学者。',
    '这个餐厅的食物不太好吃，服务也很差。',
    '我觉得这个景点还不错，风景很美。',
    # ... 更多文本
]

labels = [
    'positive',
    'positive',
    'negative',
    'positive',
    # ... 更多label
]

# 构建词汇表，将文本转换为数字序列
tokenizer = Tokenizer(oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(texts)
word_index = tokenizer.word_index
vocab_size = len(word_index) + 1

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, padding='post')

# 构建模型
model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, 100, input_length=padded_sequences.shape[1]),
    GRU(64),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 将label转换为数字编码
label_tokenizer = Tokenizer()
label_tokenizer.fit_on_texts(labels)
encoded_labels = label_tokenizer.texts_to_sequences(labels)

# 训练模型
model.fit(padded_sequences, encoded_labels, epochs=10)

# 使用模型进行预测
new_texts = [
    '这家酒店的设施非常好，交通也很方便。',
    '这本小说情节紧凑，非常吸引人。',
    '这部电影实在是太糟糕了，浪费时间。',
    # ... 更多新文本
]

new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(new_texts)
new_padded_sequences = pad_sequences(new_sequences, padding='post')

probabilities = model.predict(new_padded_sequences)
predicted_labels = label_tokenizer.sequences_to_texts([[int(round(p[0]))] for p in probabilities])

for text, label in zip(new_texts, predicted_labels):
    print(f"文本：{text}，预测类别：{label}")

上述代码首先使用Tokenizer将文本转换为数字序列，并为每个文本创建一个padding后的序列。然后，我们使用Sequential模型和GRU层构建了一个简单的文本分类模型。模型使用一个Embedding层将文本序列转换为向量表示，然后通过一个GRU层学习文本序列的语义。最后，我们使用一个全连接层进行二分类预测。

代码中还使用了Tokenizer来将label转换为数字编码，并使用fit和transform方法将训练数据中的label转换为数字序列。

在模型训练完成后，我们可以使用该模型对新的文本进行分类预测。通过使用相同的Tokenizer对新的文本进行处理，我们可以将其转换为模型可以接受的格式，并使用model.predict方法预测每个文本的类别概率。最后，我们将概率映射回原始的label，即可得到模型的预测结果。

希望以上示例能够对你理解如何使用Python编写GRU模型进行中文长文本的主题分类有所帮助。