我最近开始使用 keras 编写神经网络。我设法让 AI 运行，预测路透社新闻专线数据集的类别。但是，我正在拼命寻找一种将我的预测（整数）转换为主题的方法。必须有一个字典——比如训练数据的 reuters.get_word_index——有 46 个条目，并将每个整数链接到它的主题（字符串）。谢谢你的帮助。
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不幸的是，Keras 数据集似乎缺乏有关主题的信息。您可以使用同一数据集的 nltk 版本。您也可以在那里获得主题名称。有关详细信息，请参阅https://martin-thoma.com/nlp-reuters/。
于 2019-01-27T13:46:42.727 回答
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['cocoa','grain','veg-oil','earn','acq','wheat','copper','housing','money-supply',
'coffee','sugar','trade','reserves','ship','cotton','carcass','crude','nat-gas',
'cpi','money-fx','interest','gnp','meal-feed','alum','oilseed','gold','tin',
'strategic-metal','livestock','retail','ipi','iron-steel','rubber','heat','jobs',
'lei','bop','zinc','orange','pet-chem','dlr','gas','silver','wpi','hog','lead']
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于 2019-06-14T08:23:32.323 回答