路透社数据集(Reuter)，它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括46 个不同的主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都有至少10 个样本。与IMDB 和MNIST 类似，路透社数据集也内置为Keras 的一部分。

我们需要将路透社新闻划分为46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification）问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类（multilabel,multiclass classification）问题。

与IMDB 数据集一样，参数num_words=10000 将数据限定为前10 000 个最常出现的单词。我们有8982 个训练样本和2246 个测试样本。与IMDB 评论一样，每个样本都是一个整数列表（表示单词索引）。样本对应的标签是一个0~45 范围内的整数，即话题索引编号。

我们可以用下列代码将索引解码为单词。