使用Keras的Embedding()函数实现中文文本分类任务

使用Keras的Embedding()函数实现中文文本分类任务，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块。

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Flatten, Dense

2. 准备数据集。这里以一个包含中文文本和对应标签的CSV文件作为示例。可以使用pandas库读取CSV文件，并将文本和标签分别保存到texts和labels变量中。

df = pd.read_csv('data.csv')
texts = df['text'].values
labels = df['label'].values

3. 对文本进行分词和编码。首先，使用Tokenizer类对文本进行分词，得到每个单词的索引。然后，使用pad_sequences函数将每个文本的长度统一为固定长度，padding或截断不足或超过指定长度的文本。

tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer.word_index

max_length = 100  # 设定固定长度为100
data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length)

4. 加载预训练的词向量模型。在完成分词和编码后，可以加载预训练的中文词向量模型。可以使用gensim或fasttext等库加载模型，然后将词向量矩阵作为Embedding层的初始权重。

from gensim.models import Word2Vec

w2v_model = Word2Vec.load('word2vec.model')
embedding_matrix = np.zeros((len(word_index) + 1, embed_dim)) # embed_dim为词向量的维度

for word, i in word_index.items():
    if word in w2v_model.wv.vocab:
        embedding_matrix[i] = w2v_model.wv[word]

5. 构建模型。使用Keras的Sequential模型，通过添加Embedding层、Flatten层和Dense层构建文本分类模型。

embed_dim = 100  # 词向量的维度
num_classes = 2  # 分类类别数

model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_index) + 1, embed_dim, weights=[embedding_matrix], input_length=max_length, trainable=False))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

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

6. 训练模型。将数据集拆分为训练集和验证集，使用fit()函数训练模型。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=64)

这样，就可以使用Keras的Embedding()函数实现中文文本分类任务。需要注意的是，根据具体的数据集和任务，可能需要调整模型的超参数和结构，以获得更好的分类效果。