Python 使用Keras进行文本分类

我正在努力接近单词袋/词汇表方法，将我的输入数据表示为keras中神经网络模型的一个热向量

我想构建一个简单的3层网络，但我需要帮助理解和开发一种方法，以文本形式转换我的标记数据，Sentination有7个标签，范围为0-1，步骤为0.2

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我曾尝试使用scikit的矢量器，但它们太死板了，即它们要么标记单词，要么标记字符，而我需要一个句子来与词汇表（包括单词、字符、标点符号和表情）进行比较。当我在一个测试句子中使用tfid时，它只计算单词，而忽略其他所有内容。我还需要关于采用这种“一个热门”方法以及如何在keras中实施的指导。

是keras的一个示例，其中他们有8个输出类，并使用了一大堆单词。

答案很好-但最好在答案中添加一个简短的描述