卷积神经网络（CNN）进行文本分类

在使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类时，文本需要转换为矩阵形式，并通过卷积核进行处理。以下是具体步骤：

1. 文本预处理

• 分词：将文本分割为单词或子词。
• 构建词汇表：创建词汇表并为每个词分配唯一索引。
• 序列填充/截断：将文本序列统一为固定长度。

2. 文本向量化

• 词嵌入：将词转换为固定维度的向量，可以使用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）或随机初始化。
• 构建文本矩阵：将文本序列转换为词向量矩阵，矩阵形状为 [序列长度, 词向量维度]。

3. 卷积操作

• 卷积核设置：卷积核宽度通常与词向量维度相同，高度为n（n-gram大小），用于捕捉局部特征。
• 卷积操作：在文本矩阵上滑动卷积核，生成特征图。

4. 池化操作

• 最大池化：对特征图进行池化，提取最显著特征。

5. 全连接层与分类

• 全连接层：将池化后的特征输入全连接层。
• Softmax分类：输出每个类别的概率。

示例代码

import numpy as np
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, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

# 示例文本数据
texts = ["I love deep learning", "CNN is great for text classification", "Natural language processing is fun"]
labels = [0, 1, 0]  # 二分类标签

# 文本预处理
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer.word_index
data = pad_sequences(sequences, maxlen=10)

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_index) + 1, 100, input_length=10))  # 词嵌入层
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))  # 卷积层
model.add(GlobalMaxPooling1D())  # 全局最大池化层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 全连接层

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, np.array(labels), epochs=10)

文本分类的CNN处理流程包括：文本预处理、词嵌入、卷积操作、池化操作、全连接层和分类。通过这些步骤，CNN能够有效捕捉文本的局部特征并进行分类。