Modely pro vícetřídní klasifikaci

Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

David Cecchini

Data Scientist

Přehled modelu pro analýzu sentimentu

# Build and compile the model
model = Sequential()

model.add(Embedding(10000, 128))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Architektura modelu

Lze použít stejnou architekturu

# Build the model
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 128))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2))

# Output layer has `num_classes` units and uses `softmax` model.add(Dense(num_classes, activation="softmax"))
# Compile the model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ...
Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Datová sada 20 News Groups

Datová sada 20 News Groups

  • Dostupná přes sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
# Import the function to load the data
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

# Download train and test sets news_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
news_test = fetch_20newsgroups(subset='test')
Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Datová sada 20 News Groups

Data mají následující atributy:

  • news_train.DESCR: Dokumentace.
  • news_train.data: Textová data.
  • news_train.filenames: Cesta k souborům na disku.
  • news_train.target: Číselný index tříd.
  • news_train.target_names: Jedinečné názvy tříd.
Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Předběžné zpracování textových dat

# Import modules
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Create and fit the tokenizer tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(news_train.data)
# Create the (X, Y) variables X_train = tokenizer.texts_to_sequences(news_train.data) X_train = pad_sequences(X_train, maxlen=400) Y_train = to_categorical(news_train.target)
Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Trénování na datech

Trénování modelu na trénovacích datech

# Train the model
model.fit(X_train, Y_train, 
          batch_size=64, epochs=100)

# Evaluate on test data
model.evaluate(X_test, Y_test)
Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Pojďme si procvičit!

Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Preparing Video For Download...