卷积神经网络用于多类别文本分类

Question

我有一个包含两列的CSV文件，“句子”是句子字符串，emoID是1-7整数，例如：

sentence           emoID
During the period of falling in love.       1
When I was involved in a traffic accident.  2
 .....                                      ...

我需要将每个句子分类为对应的emoID。 我看到了一个对两个类进行分类的示例，如下所示：

# Generate labels
positive_labels = [[0, 1] for _ in positive_examples]
negative_labels = [[1, 0] for _ in negative_examples]

现在我有7个班级，而不是2个班级，如何为每个班级生成7个标签？ 我是python的初学者，非常感谢您的帮助！

Answer 1

您可以使用具有7个条目的数组，对于类n，在数组中的位置n上具有条目1，其余为0。例如，类3：[0,0,1,0,0,0,0]并且：

c3_labels = [[0,0,1,0,0,0,0] for _ in c3_examples]