120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ стилю и содержанию обучающего текстового корпуса.

      Таким образом, нейронные сети на основе LSTM представляют собой мощный инструмент для синтеза текста, который можно адаптировать к различным задачам, включая генерацию новостных статей, поэзии, текстовых комментариев и других приложений, где необходима генерация текста на основе заданного контекста.

      19. Построение нейронной сети для определения стиля текста

      – Задача: Классификация текстов по стилю (например, новости, научные статьи).

      Для построения нейронной сети для определения стиля текста, то есть для классификации текстов по их стилю (например, новости, научные статьи, художественная литература и т.д.), можно использовать подходы, основанные на глубоком обучении, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) или их комбинации.

      Построение нейронной сети для определения стиля текста

      1. Подготовка данных

      Процесс подготовки данных для классификации стиля текста включает следующие этапы:

      – Загрузка и подготовка текстовых данных: Тексты каждого стиля должны быть загружены и предобработаны (токенизация, удаление стоп-слов, лемматизация и т.д.).

      – Формирование обучающей и тестовой выборок: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки для оценки производительности модели.

      2. Построение модели нейронной сети

      Пример базовой архитектуры модели на основе CNN для классификации стиля текста:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

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

      # Параметры модели

      vocab_size = 10000 # размер словаря

      embedding_dim = 100 # размерность векторного представления слов

      sequence_length = 200 # максимальная длина текста (можно изменять в зависимости от задачи)

      num_classes = 3 # количество классов стилей (например, новости, научные статьи, художественная литература)

      # Создание модели

      model = Sequential()

      # Слой встраивания (Embedding layer)

      model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=sequence_length))

      # Сверточные слои

      model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))

      model.add(GlobalMaxPooling1D())

      # Полносвязные слои

      model.add(Dense(128, activation='relu'))

      model.add(Dropout(0.5))

      model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

      # Компиляция модели

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

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Слой встраивания (Embedding layer): Преобразует входные слова в векторное представление заданной размерности (`embedding_dim`). Это позволяет модели эффективно работать с текстовыми данными.

      2. Сверточные слои (Convolutional layers): В этом примере используется одномерная сверточная нейронная сеть (`Conv1D`), которая способна извлекать локальные признаки из последовательности слов. `GlobalMaxPooling1D()` СКАЧАТЬ