环境准备

确保开发环境中已安装 JDK 8 或更高版本，Maven 或 Gradle 构建工具。在 pom.xml 中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.nd4j</groupId>
    <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

数据预处理

文本分类需要将文本转换为数值向量。使用 TokenizerFactory 和 Word2Vec 处理文本数据：

TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();
Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
        .minWordFrequency(1)
        .iterations(1)
        .layerSize(100)
        .seed(42)
        .windowSize(5)
        .iterate(iterator)
        .tokenizerFactory(tokenizerFactory)
        .build();
vec.fit();

构建神经网络模型

通过 MultiLayerConfiguration 定义神经网络结构。以下是一个包含嵌入层、LSTM 层和输出层的示例：

MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
        .updater(new Adam(0.01))
        .list()
        .layer(new EmbeddingLayer.Builder()
                .nIn(vocabSize)
                .nOut(embeddingSize)
                .build())
        .layer(new LSTM.Builder()
                .nIn(embeddingSize)
                .nOut(lstmSize)
                .activation(Activation.TANH)
                .build())
        .layer(new RnnOutputLayer.Builder()
                .nIn(lstmSize)
                .nOut(numClasses)
                .activation(Activation.SOFTMAX)
                .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
                .build())
        .build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
model.init();

训练模型

加载预处理后的数据集（如 DataSetIterator），调用 fit 方法进行训练：

DataSetIterator trainData = // 加载训练数据
for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
    model.fit(trainData);
    trainData.reset();
}

集成 Spring Boot

创建 REST 接口接收文本输入并返回分类结果。示例控制器：

@RestController
@RequestMapping("/api/classify")
public class TextClassificationController {
    
    @Autowired
    private MultiLayerNetwork model;

    @PostMapping
    public String classifyText(@RequestBody String text) {
        INDArray features = // 将文本转换为模型输入格式
        INDArray output = model.output(features);
        return decodePrediction(output);
    }
}

模型评估

使用 Evaluation 类计算准确率、精确率等指标：

DataSetIterator testData = // 加载测试数据
Evaluation eval = new Evaluation(numClasses);
while (testData.hasNext()) {
    DataSet ds = testData.next();
    INDArray output = model.output(ds.getFeatures());
    eval.eval(ds.getLabels(), output);
}
System.out.println(eval.stats());

部署与优化

将模型保存为 .zip 文件，便于生产环境加载：

File modelFile = new File("model.zip");
ModelSerializer.writeModel(model, modelFile, true);

通过调整超参数（如学习率、网络层数）或使用预训练词向量（如 GloVe）进一步提升性能。