딥러닝 모델은 주로 텐서플로(케라스)와 파이토치(PyTorch)로 구현한다. 그런데 파이토치를 사용해 자연어 처리 문제를 푸는 방식은 이 책의 범위를 넘어선다. 따라서 이 책에서는 텐서플로 2.0을 위한 가이드라인의 제시에 따라, 케라스 API를 사용해 모델을 만들 것이다.

또한, 텐서플로에서는 세 개의 내장 RNN¹¹을 쓸 수 있는데(SimpleRNN과 RNN, LSTM, GRU), 여기서는 Bidirectional LSTM을 통해서 분류하는 모델을 만들어 보겠다. 우선 필요한 것들을 임포트한다.

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dropout, BatchNormalization