利用TensorFlow.contrib.layersembed_sequence()进行中文文本嵌入

TensorFlow.contrib.layers.embed_sequence()是TensorFlow库中的一个函数，用于将输入的文本序列嵌入成密集向量表示。这个函数非常适用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。

首先，我们需要准备一个中文文本数据集，以便进行嵌入。我们以情感分析为例，假设我们有一个包含了中文评论及其情感标签的数据集。每个评论的情感标签可以是"positive"或"negative"。

接下来，我们需要进行数据预处理，确保将文本数据转换为数值表示。我们可以使用Tokenizer将文本转换为单词序列，然后将每个单词映射到一个 的整数标识符。这样，每个评论将被转换为一个整数序列。

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib as tf_contrib

# 构建一个虚拟的中文文本数据集
chinese_text_dataset = [
    ("这个电影真的很棒，推荐给大家！", "positive"),
    ("这个电影真的很糟糕，不值得一看。", "negative"),
    ("这个演员的演技真是            的！", "positive"),
    ("这个演员的演技真是糟糕透顶。", "negative")
]

# 创建一个Tokenizer，并将文本转换为整数序列
tokenizer = tf_contrib.preprocessing.text.Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts([text for text, _ in chinese_text_dataset])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences([text for text, _ in chinese_text_dataset])

# 将文本序列进行填充，确保每个序列具有相同的长度
padded_sequences = tf_contrib.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(
    sequences, maxlen=20, padding='post', truncating='post')

# 创建情感标签的映射字典
label_mapping = {"positive": 1, "negative": 0}

# 将情感标签转换为整数标识符
labels = [label_mapping[label] for _, label in chinese_text_dataset]

# 构建模型
input_layer = tf.contrib.layers.embed_sequence(
    padded_sequences,
    vocab_size=len(tokenizer.word_index) + 1,  # +1 是为了加上填充标记
    embed_dim=50,
    initializer=tf_contrib.layers.xavier_initializer(),
    trainable=True)

# 假设我们接下来需要使用RNN进行情感分类
rnn_layer = tf_contrib.layers.RNNCell(100)
output_layer, _ = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_layer, input_layer, dtype=tf.float32)

# 接下来我们可以将输出层连接到一个全连接层并添加激活函数
num_classes = 2  # 正类和负类
full_connect_layer = tf.layers.dense(output_layer[:, -1, :], num_classes, activation=tf.nn.relu)

# 最后，我们可以通过softmax函数将输出映射到概率分布上
probabilities = tf.nn.softmax(full_connect_layer)

# 为了训练模型，我们需要定义损失函数和优化器并进行模型训练
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    logits=probabilities, labels=labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 接下来，我们可以进行模型的训练和评估

以上代码展示了如何使用embed_sequence()函数将中文文本嵌入成固定长度的向量表示，然后使用RNN进行情感分类。在具体应用中，可以根据实际任务需求，结合其他层和模型进行模型构建和训练。