您的示例是胡言乱语的，它比仅缺少一些停用词要糟糕得多。
如果重新阅读了的文档start_char，oov_char以及index_from在[参数keras.datasets.imdb.load_data]（https://keras.io/datasets/#imdb- movie-reviews-sentiment-classification 他们解释发生了什么事）方法：
start_char：int 序列的开始将用此字符标记。设置为1是因为0通常是填充字符。
oov_char：int 由于num_words或skip_top限制而被切掉的单词将被替换为该字符。
index_from：int 使用此索引和更高的索引来索引实际单词。
您倒置的那本词典假定单词索引从开始1。
但是索引返回了我的喀拉拉邦（Keras）<START>和<UNKNowN>作为索引1和2。（它假定你将使用0的<PADDING>）。
这对我有用：
import keras
NUM_WORDS=1000 # only use top 1000 words
INDEX_FROM=3 # word index offset
train,test = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=NUM_WORDS, index_from=INDEX_FROM)
train_x,train_y = train
test_x,test_y = test
word_to_id = keras.datasets.imdb.get_word_index()
word_to_id = {k:(v+INDEX_FROM) for k,v in word_to_id.items()}
word_to_id["<PAD>"] = 0
word_to_id["<START>"] = 1
word_to_id["<UNK>"] = 2
word_to_id["<UNUSED>"] = 3
id_to_word = {value:key for key,value in word_to_id.items()}
print(' '.join(id_to_word[id] for id in train_x[0] ))
标点符号丢失了，仅此而已：
"<START> this film was just brilliant casting <UNK> <UNK> story
direction <UNK> really <UNK> the part they played and you Could just
imagine being there robert <UNK> is an amazing actor ..."
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清零编程群