我试图了解如何使用 LSTM 对我拥有的某个数据集进行分类。
我研究并发现了这个 keras 和 imdb 的例子： https ://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py
但是，我对必须如何处理数据集才能输入感到困惑。
我知道 keras 有预处理文本方法，但我不确定使用哪个。
x 包含 n 行文本，y 按幸福/悲伤对文本进行分类。基本上，1.0 表示 100% 快乐，0.0 表示完全悲伤。数字可能会有所不同，例如 0.25~~ 等等。
所以我的问题是，我如何正确输入 x 和 y？我必须使用词袋吗？任何提示表示赞赏！
我在下面对此进行了编码，但我不断收到相同的错误：
#('Bad input argument to theano function with name ... at index 1(0-based)',
'could not convert string to float: negative')
import keras.preprocessing.text
import numpy as np
np.random.seed(1337) # for reproducibility
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers.recurrent import LSTM
print('Loading data...')
import pandas
thedata = pandas.read_csv("dataset/text.csv", sep=', ', delimiter=',', header='infer', names=None)
x = thedata['text']
y = thedata['sentiment']
x = x.iloc[:].values
y = y.iloc[:].values
###################################
tk = keras.preprocessing.text.Tokenizer(nb_words=2000, filters=keras.preprocessing.text.base_filter(), lower=True, split=" ")
tk.fit_on_texts(x)
x = tk.texts_to_sequences(x)
###################################
max_len = 80
print "max_len ", max_len
print('Pad sequences (samples x time)')
x = sequence.pad_sequences(x, maxlen=max_len)
#########################
max_features = 20000
model = Sequential()
print('Build model...')
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, dropout=0.2))
model.add(LSTM(128, dropout_W=0.2, dropout_U=0.2))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop')
model.fit(x, y=y, batch_size=200, nb_epoch=1, verbose=1, validation_split=0.2, show_accuracy=True, shuffle=True)
# at index 1(0-based)', 'could not convert string to float: negative')