LSTM用于新闻分类。

简介：
在本次实验中，所使用的数据集包含50000条预先标注的新闻文本，这些新闻涵盖了广泛的类别，包括体育、娱乐、家居、房产、教育、时尚、时政、游戏、科技以及财经等，所有数据均存储在名为cnew.txt的文件中。 随后，我们读取该文件，将新闻文本及其对应的标签信息分别存储在名为sentences和labelnames的两个变量中。由于标签信息采用的是中文文本，在模型训练阶段不能直接使用非结构化的数据；因此，我们对其进行了向量化处理。为了建立标签与序号之间的对应关系，定义了一个名为label2id的字典，并将labelnames中的文字信息转换为数字形式进行存储于labels之中。 该操作的具体流程如图2所示，旨在为后续的模型训练提供必要的准备工作。