Bagaimana untuk menggunakan rangkaian saraf untuk klasifikasi teks dalam Python?

Rangkaian saraf ialah sejenis model pengkomputeran yang boleh mensimulasikan struktur neuron dalam otak manusia. Ia boleh digunakan untuk mengendalikan perhubungan tak linear yang kompleks dan juga digunakan secara meluas dalam tugas pengelasan teks. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang popular dengan pembelajaran mesin yang kaya dan perpustakaan pembelajaran mendalam, menjadikan klasifikasi teks menggunakan rangkaian saraf dalam Python sangat mudah dan mudah untuk dilaksanakan.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk melaksanakan tugas pengelasan teks, termasuk mengumpul dan pramemproses data teks, membina model rangkaian saraf, melatih dan menilai model rangkaian saraf.

1. Kumpul dan praproses data teks

Sebelum mula membina model rangkaian saraf, anda perlu mengumpul dan mempraproses data teks terlebih dahulu. Tujuan utama prapemprosesan data teks adalah untuk menukar data teks asal kepada bentuk vektor yang boleh diproses oleh rangkaian saraf (iaitu, menvektorkan data teks). Berikut ialah beberapa kaedah pengvektoran teks yang biasa digunakan:

(1) Pengiraan perkataan

Tukar setiap perkataan dalam teks kepada ciri, dan kemudian kira setiap perkataan dalam setiap teks Bilangan kejadian akhirnya ditukar kepada matriks kekerapan perkataan.

(2) TF-IDF

TF-IDF ialah kaedah pengiraan perkataan yang dipertingkatkan, yang mengambil kira kepentingan perkataan dalam keseluruhan koleksi teks dan memberikan pemberat yang lebih tinggi .

(3) Pembenaman Perkataan (Pembenaman Perkataan)

Pembenaman perkataan boleh menukar perkataan kepada bentuk vektor dan memetakan perkataan yang serupa kepada ruang vektor yang serupa.

Data teks boleh diproses menggunakan perpustakaan pemprosesan teks biasa dalam Python, seperti NLTK, TextBlob, Gensim, dsb. Selepas pengvektoran selesai, data perlu dibahagikan kepada set latihan dan set ujian. Biasanya 80% daripada sampel digunakan sebagai data latihan dan 20% digunakan sebagai data ujian.

2. Membina model rangkaian saraf

Selepas melengkapkan prapemprosesan data teks, anda boleh mula membina model rangkaian saraf. Model rangkaian saraf terutamanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Dalam tugas klasifikasi teks, lapisan input biasanya merupakan vektor teks, dan lapisan output ialah label klasifikasi. Lapisan tersembunyi di tengah boleh ditetapkan kepada berbilang lapisan mengikut situasi sebenar.

Sebelum membina model rangkaian saraf, anda perlu menjelaskan objektif model, hiperparameter dan fungsi kehilangan. Matlamat model biasanya ketepatan klasifikasi atau kehilangan log termasuk kadar pembelajaran, saiz kelompok, bilangan lelaran, saiz lapisan tersembunyi, dan lain-lain.

3. Melatih dan menilai model rangkaian saraf

Selepas model rangkaian saraf dibina, anda perlu menggunakan set latihan untuk melatih model dan menggunakan set ujian untuk menilai prestasi model. Proses latihan dan penilaian adalah seperti berikut:

(1) Masukkan vektor teks ke dalam model rangkaian saraf dan lakukan pengiraan perambatan ke hadapan.

(2) Kira fungsi kehilangan model dan kemas kini parameter menggunakan algoritma perambatan belakang.

(3) Ulang langkah di atas sehingga bilangan pratetap lelaran dicapai atau fungsi kehilangan menumpu.

(4) Gunakan set ujian untuk menilai ketepatan klasifikasi atau saiz fungsi kehilangan model.

Apabila melatih model rangkaian saraf, anda perlu memberi perhatian kepada memilih algoritma pengoptimuman yang sesuai dan mencegah pemasangan berlebihan. Algoritma pengoptimuman yang biasa digunakan termasuk keturunan kecerunan stokastik (SGD), Adam, Adagrad, dsb. Kaedah untuk mengelakkan overfitting termasuk berhenti awal, menambah istilah regularization, menggunakan dropout, dsb.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan secara ringkas langkah-langkah menggunakan rangkaian saraf untuk pengelasan teks dalam Python, termasuk prapemprosesan data teks, pembinaan model rangkaian saraf, latihan dan penilaian. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih kaedah vektorisasi teks yang sesuai, struktur rangkaian dan algoritma pengoptimuman untuk tugasan tertentu. Pada masa yang sama, isu seperti saiz set data, ketepatan anotasi dan keseimbangan juga perlu dipertimbangkan untuk menggunakan sepenuhnya kelebihan rangkaian saraf dalam tugas pengelasan teks.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan rangkaian saraf untuk klasifikasi teks dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!