我正在努力使用词袋/词汇表方法将我的输入数据表示为我在 keras 中的神经网络模型的一个热向量。
我想构建一个简单的 3 层网络，但我需要帮助来理解和开发一种方法，以文本形式转换我的标记数据，有 7 个标签，步骤范围为 0 - 1 0.2。
我曾尝试使用 scikit 的矢量化器，但它们过于死板，即它们要么对单词或字符进行标记，而我需要将一个句子与包括单词、字符、标点符号和表情符号的词汇表进行比较。当我在测试句子上使用 tfid 时，它只计算单词数而忽略其他所有内容。我还需要关于采用这一热门方法以及如何在 keras 中实现它的指导。
最佳答案
Here是一个 Keras 示例，其中他们有 8 个输出类并使用一袋词。
关于python - 使用 Keras 进行文本分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39060283/