Kerasを使ってテキストを分類する

Question

私は入力データを表現するための単語/語法の袋にケラスの神経ネットモデルのホットベクトルとしてアプローチするのに苦労しています。

私は単純な3層ネットワークを構築したいと思いますが、ラベル付きデータをテキストの形で変換するアプローチを理解し、開発するのに役立つ必要があります。センチメントにはラベルが7つあり、0〜1 0.2のステップ。

私はscikitのベクトル化装置を使用しようとしましたが、単語、文字、句読点、およびemojisを含む語彙と比較する文章が必要ですが、テスト文にtfidを使用すると、単語だけがカウントされ、それ以外はすべて無視されます。私はまた、この1つのホットなアプローチとそれがどのようにケラで実装されるかについてのガイダンスが必要です。

は本当に

Answer 1

Hereは、彼らが8つの出力クラスを持っているし、言葉の袋を使用しKeras例である

乾杯、任意の助けに感謝します。