文本分类rcnn复现

### 实现文本分类RCNN模型 对于文本分类任务，Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) 结合了循环神经网络(RNN) 和卷积神经网络(CNN)，能够有效捕捉文本的局部语义信息以及全局上下文依赖关系[^3]。 #### 数据预处理 为了准备用于训练的数据集，需执行如下操作： - **分词**：将每篇文档分解成单词序列。 - **编码映射**：创建字典来表示词汇表中的每一个词语，并将其转换为整数索引形式以便于后续计算。 - **填充长度统一化**：由于不同样本具有不同的句子长度，在构建批次之前要使它们达到相同的尺寸。这通常通过截断过长的部分或将较短者补充至固定的最大长度实现。 ```python import numpy as np from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.preprocessing.text import Tokenizer def preprocess_texts(texts, max_len=100): tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) padded_seqs = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len) word_index = tokenizer.word_index return padded_seqs, word_index ``` #### 构建RCNN架构 下面展示了一个简单的基于Keras框架下的RCNN模型定义过程。此设计包含了双向LSTM层以获取前后向的信息流；接着利用一维卷积核滑动窗口作用于时间步上的隐藏状态输出之上，从而提取特征模式；最后经过池化和平铺之后接入全连接层完成最终分类决策。 ```python from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense, Dropout, Conv1D, GlobalMaxPooling1D embedding_dim = 128 max_features = len(word_index)+1 sequence_length = 100 input_layer = Input(shape=(sequence_length,)) embedding_layer = Embedding(input_dim=max_features, output_dim=embedding_dim)(input_layer) bi_lstm_output = Bidirectional(LSTM(units=64, return_sequences=True))(embedding_layer) conv_block = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(bi_lstm_output) pooling_layer = GlobalMaxPooling1D()(conv_block) dropout_layer = Dropout(rate=0.5)(pooling_layer) output_layer = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(dropout_layer) rcnn_model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) rcnn_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` #### 训练与评估 准备好数据并搭建好模型后就可以开始调用fit函数来进行迭代优化直至收敛。期间可以设置验证集比例监控泛化性能变化趋势，防止过拟合现象发生。当得到满意的测试成绩时，则可保存最优参数组合供日后部署应用之用。 ```python history = rcnn_model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) test_loss, test_acc = rcnn_model.evaluate(x_test, y_test) print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}') ```