深度学习短文本分类

深度学习技术在短文本分类任务中取得了显著的成果。本文将探讨如何使用深度学习模型进行短文本分类，并给出相应的代码实现。

1. 数据准备

首先，我们需要准备短文本分类的数据集。常用的数据集有20 Newsgroups、IMDB电影评论和AG News等。本文以AG News数据集为例，该数据集包含4个类别的新闻文章，共有120000篇。可以从官网下载数据集并解压缩。

解压后，我们可以使用pandas读取csv文件，并将数据集分成训练集和测试集：

import pandas as pd

train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')

其中，train.csv和test.csv是AG News数据集的两个文件。

train.head()

test.head()

2. 文本预处理

对于自然语言处理任务，文本预处理是非常重要的。在短文本分类任务中，我们需要将文本转换成计算机可处理的形式。具体来说，处理流程包括：

2.1 文本清洗

首先，我们需要将文本中的噪声数据去掉，例如标点符号、HTML标签、URL等。可以使用正则表达式进行匹配和替换。

import re

def clean_text(text): text = re.sub('<[^>]*>', '', text) text = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', text) text = text.lower().strip() return text

train['text'] = train['text'].apply(clean_text) test['text'] = test['text'].apply(clean_text)

2.2 分词

接着，我们需要将每个文本转换成词语序列，即分词。常用的分词工具有NLTK、Jieba和SpaCy等。

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def tokenize(text): doc = nlp(text) tokens = [token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct] return tokens

train['tokens'] = train['text'].apply(tokenize) test['tokens'] = test['text'].apply(tokenize)

2.3 词汇表

分词后，我们需要为每个词汇建立一个唯一的ID号，并