120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ отзывов с размеченными тональностями (позитивная, негативная, нейтральная).

      – Предобработку текстов (удаление стоп-слов, лемматизация и т.д.).

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

      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 sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

      from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

      import numpy as np

      # Пример данных (данные нужно подставить под ваши)

      texts = ["Этот фильм очень хорош!", "Я не люблю этот продукт", "Нейтральный отзыв здесь"]

      labels = ["позитивный", "негативный", "нейтральный"]

      # Преобразование меток в числовой формат

      label_encoder = LabelEncoder()

      labels_encoded = label_encoder.fit_transform(labels)

      # Векторизация текстовых данных

      vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)

      X = vectorizer.fit_transform(texts).toarray()

      y = np.array(labels_encoded)

      # Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

      # Параметры модели и обучения

      max_words = 1000 # максимальное количество слов в словаре

      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=X.shape[1]))

      # 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()

      # Обучение модели

      model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Векторное представление слов (Embedding): Embedding слой преобразует каждое слово в вектор фиксированной длины (`embedding_dim`). Это позволяет модели учитывать семантические отношения между словами в контексте анализа тональности.

      2. LSTM слой: LSTM слой обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст и последовательность в тексте. Он помогает модели улавливать долгосрочные зависимости и контекст при анализе текстовых данных.

      3. Полносвязный слой: Выходной слой с активацией `sigmoid` используется для задачи бинарной классификации (для определения позитивной или негативной тональности).

      4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy`, подходящей для бинарной классификации. В качестве метрики используется `accuracy` для оценки точности классификации.

      Преимущества использования LSTM для анализа тональности отзывов

      – Учёт контекста: СКАЧАТЬ