BiLSTM-tensorflow实现.py

1. 数据准备 首先创建了一个简单的文本数据集，并对标签进行了编码。然后，使用 Keras 的 Tokenizer 将文本数据转换为整数序列，并填充序列使其具有相同的长度。最后，将数据集分割为训练集和测试集。 2. 构建 BiLSTM 模型 使用 Keras 构建了一个 BiLSTM 模型。模型的输入层是一个 Embedding 层，用于将整数序列转换为稠密向量。接下来是一个双向 LSTM 层，输出的特征向量经过一个全连接层，然后通过 softmax 激活函数输出最终的分类结果。 3. 模型训练 使用训练数据对模型进行了训练，设置了训练的轮数（epochs）和批次大小（batch_size）。同时，在训练过程中使用了一部分训练数据进行验证，以监控模型的性能。 4. 模型评估 使用测试数据评估模型的性能，打印出测试集上的准确率。