在keras.reuters.datasets中,没有直接提供标签字典。该模块是Keras库中的一个内置数据集,用于加载路透社的新闻文本数据集。该数据集包含了11,228条新闻文本,分为46个不同的主题类别。
要获取标签字典,可以通过以下步骤实现:
from keras.datasets import reuters
from keras.utils import get_file
import numpy as np
path = get_file('reuters.npz', origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/reuters.npz')
with np.load(path) as f:
x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
word_index = reuters.get_word_index()
index_to_word = {index + 3: word for word, index in word_index.items()}
index_to_word[0] = '<PAD>'
index_to_word[1] = '<START>'
index_to_word[2] = '<UNK>'
通过上述代码,可以获取到一个名为index_to_word
的字典,其中键为标签的索引,值为对应的标签。需要注意的是,由于该数据集是用于文本分类任务,标签是表示文本所属的主题类别的整数。
这是一个完整的答案,提供了如何获取标签字典的步骤,但没有提及具体的腾讯云产品和链接地址,因为该问题与云计算品牌商无关。
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