120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      Построение нейронной сети для выявления спама

      1. Подготовка данных

      Процесс подготовки данных включает:

      – Загрузку и предобработку текстовых данных сообщений (удаление стоп-слов, лемматизация и т.д.).

      – Преобразование текста в числовой формат (например, с использованием метода векторизации, такого как TF-IDF или векторизация слов Word2Vec).

      – Разделение данных на обучающую и тестовую выборки.

      2. Построение модели с использованием LSTM

      Пример архитектуры модели на основе LSTM:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Bidirectional, Dropout

      from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      import numpy as np

      # Параметры модели и обучения

      max_words = 10000 # максимальное количество слов в словаре

      max_len = 100 # максимальная длина текста сообщения

      embedding_dim = 100 # размерность векторов слов

      lstm_units = 64 # количество нейронов в LSTM слое

      # Создание модели

      model = Sequential()

      # Векторное представление слов (Embedding)

      model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=max_len))

      # LSTM слой

      model.add(LSTM(lstm_units))

      # Полносвязный слой

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

      # Компиляция модели

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

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Embedding слой: Embedding слой преобразует каждое слово в вектор фиксированной длины (`embedding_dim`). Этот слой позволяет модели учитывать семантические отношения между словами.

      2. LSTM слой: LSTM слой обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст и последовательность в тексте. В данном примере использован один LSTM слой.

      3. Полносвязный слой: Выходной слой с активацией `sigmoid` используется для бинарной классификации (спам или не спам).

      4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy`, которая подходит для задачи бинарной классификации.

      Преимущества использования LSTM для выявления спама

      – Учёт последовательности: LSTM способны учитывать долгосрочные зависимости в тексте сообщений, что полезно для выявления спама, который часто имеет характерные последовательности или фразы.

      – Работа с переменной длиной ввода: LSTM позволяют обрабатывать тексты разной длины, так как они работают с последовательностями переменной длины.

      – Эффективность в обучении: LSTM обычно демонстрируют хорошие результаты на задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), включая классификацию текстов.

      Построение нейронной сети на основе LSTM для выявления спама представляет собой эффективный подход к решению СКАЧАТЬ