```pyhoimpor umpy as pimpor esorflow as ffrom esorflow.keras.preprocessig.ex impor Tokeizerfrom esorflow.keras.preprocessig.sequece impor pad_sequeces
# 定义数据集exs =
# 对文本进行分词和编码okeizer = Tokeizer()okeizer.fi_o_exs(exs)sequeces = okeizer.exs_o_sequeces(exs)padded_sequeces = pad_sequeces(sequeces, maxle=10)
# 定义C模型model = f.keras.Sequeial([ f.keras.layers.Embeddig(ipu_dim=le(okeizer.word_idex) 1, oupu_dim=10, ipu_legh=10), f.keras.layers.Cov1D(filers=32, kerel_size=3, acivaio='relu'), f.keras.layers.MaxPoolig1D(), f.keras.layers.Flae(), f.keras.layers.Dese(uis=1, acivaio='sigmoid')])
# 编译和训练模型model.compile(opimizer='adam', loss='biary_crosseropy', merics=['accuracy'])model.fi(padded_sequeces, labels, epochs=10)
# 生成文章seed_ex = 周末去公园散步], maxle=10)prediced_label = model.predic(padded_ex)[0][0] u003e 0.5pri(一个简单的C模型，用于对文本进行分类。它首先将文本分词和编码，然后使用C模型进行训练。它使用训练好的模型来预测给定文本的标签，并输出预测结果。注意，这只是一个简单的示例，实际上使用C生成文章需要更多的技术细节和数据集。
