使用Keras进行文本分类

Question

我正在努力接近单词/词汇方法，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矢量。

我想建立一个简单的3层网络，但我需要帮助理解和开发一种方法，以文本的形式转换我的标记数据，sentinment有7个标签，范围为0-1，步长为0.2。

我曾试图使用scikit的矢量化器，但它们过于严格，即它们要么标记单词或字符，而我需要将句子与包含单词，字符，标点符号和表情符号的词汇进行比较。 当我在测试句子上使用tfid时，它只计算单词并忽略其他所有内容。 我还需要有关采用这一热门方法的指导以及如何在keras中实施。

Answer 1

这是一个Keras示例，它有8个输出类并使用一袋单词。