前言
之前我们通过朴素贝叶斯方法，做过英文文档的分类（传送门）。那使用中文文本，如何使用深度学习方法来进行分类了？这就是本文所讲的。首先我们来看看中文文本和英文文本的不同。
在处理英文文本时，我们使用的是TF-IDF方法，该方法当然也可以使用在中文文本中，但是我们都知道，中文的分词不像英文那样，每个词都是通过空格分开的，中文我们通过jieba来进行分词。
数据处理
我们数据来源于王老师的一篇文章的数据，是某商品的评价信息。我们处理的大概流程如下：
- 数据情况
- 中文文本分词
- 建立token
- token转换为列表
- 统一长度
具体步骤见下。
数据情况
首先我们通过pandas读取我们的数据。数据就是评论文本和评论的情绪分类（0位消极，1位积极）。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('dianping.csv')
data.head()
文本分词
这里我们使用jieba对数据进行分词。
import jieba
data['text'] = data.comment.apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))
我们保留text和sentiment即可。
建立token
文本数据电脑是没法识别的，电脑只知道数字信息，所以接下来我们就要把文本数据转换为数字，有很多方法，之前的TF-IDF就是其中一种方法。我们这次换一种方法：我们按照分词出现的次数排序建立字典，也就是所谓的token，我们通过keras来实现。
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(data.text)
tokenizer.word_index
转换为列表
接下来我们将其转换为列表，这样就是数字信息了。
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data.text)
统一长度
我们都知道，评论的长度不一样，数据也就不一样，我们截长补短。
seq = pad_sequences(sequences, maxlen=100)
划分数据集
最后，我们划分数据集，整个的处理过程也就结束了。
X = seq
Y = data['sentiment']
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=33)