Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ через сверточные слои, результаты передаются на полносвязные слои нейронной сети. Эти слои выполняют классификацию, регрессию или другие задачи в зависимости от поставленной задачи. Для анализа текста это может быть задачей классификации текстов на категории или определения тональности.

      Пример кода для анализа текста с использованием сверточных слоев на Python и библиотеке TensorFlow/Keras:

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

      from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

      import numpy as np

      # Генерируем синтетический датасет для примера

      texts = ["Этот фильм был ужасным!", "Отличный фильм, рекомендую.", "Сюжет оставляет желать лучшего."]

      # Метки классов (положительный, отрицательный)

      labels = [0, 1, 0]

      # Токенизация и векторизация текстов

      tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)

      tokenizer.fit_on_texts(texts)

      sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

      # Подготовка данных для модели

      max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])

      padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

      # Создание модели CNN для анализа текста

      model = Sequential()

      model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1, output_dim=100, input_length=max_sequence_length))

      model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu')) # Изменено ядро с 5 на 3 и количество фильтров с 128 на 32

      model.add(GlobalMaxPooling1D())

      model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

      # Компиляция модели

      model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

      # Обучение модели

      x_train = padded_sequences

      y_train = np.array(labels)

      model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

      # Оценка модели

      test_text = ["Это лучший фильм, который я когда-либо видел!"]

      test_sequence = tokenizer.texts_to_sequences(test_text)

      padded_test_sequence = pad_sequences(test_sequence, maxlen=max_sequence_length)

      result = model.predict(padded_test_sequence)

      print("Результат анализа текста:", result)

      В данном примере результатом будет число от 0 до 1, которое показывает вероятность положительного обзора. Например, если результат равен 0.85, это означает, что модель оценивает текст как положительный с вероятностью 85%. Если результат близок к 0, это означает, что текст скорее всего отрицательный, а если близок к 1, то текст скорее всего положительный.

      Этот код создает простую модель CNN для анализа тональности текстов. Обратите внимание, что для реальных данных потребуется больше данных и тонкая настройка модели для достижения высокой точности.

      – Обработка последовательностей:

      Сверточные нейронные сети (CNN), изначально разработанные для обработки изображений, также могут быть применены к текстовым данным. Для этого текст обрабатывается как последовательность символов или слов, и каждый элемент последовательности (символ или слово) кодируется в числовой форме. Затем текст преобразуется в матрицу, где каждый столбец соответствует символу или слову, а строки – контекстным окнам (например, наборам слов или символов).

      Давайте СКАЧАТЬ