import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.m ...
本次demo主題是使用keras對IMDB影評進行文本分類: layers的概況 Layer type Output Shape Param embedding Embedding None, None, global average pooling d Gl None, dense Dense None, dense Dense None, Total params: , Trainable ...
2018-08-20 16:34 0 1555 推薦指數:
import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.m ...
數據集是網上找的 流程: 加載數據集,去停用詞 使用 Keras 的 Tokenizer 將每一文本用數字表示 創建 TextCNN 模型,訓練並預測 在 1080Ti 上 batch_size = 128 時每一 epoch 用時 2 s,跑 ...
昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天開始簡單的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 電影評論二分類這個教程 教程里面主要包括了一下幾個內容:下載IMDB數據集,顯示數據(將數組轉換回評論文本),准備數據,建立模型(隱層設置,優化器和損失 ...
數據集介紹 包含來自互聯網電影數據庫的50000條影評文本,對半拆分為訓練集和測試集。訓練集和測試集之間達成了平衡,意味着它們包含相同數量的正面和負面影評,每個樣本都是一個整數數組,表示影評中的字詞。每個標簽都是整數值 0 或 1,其中 0 表示負面影評,1 表示正面影評。 注意事項 ...
### train_model.py ### ### test_model.py ### ### api_tgind.py ### ...
一、背景 在進行深度學習的時候,需要進行模型的預處理和數據轉換,這里記錄一下內容和方法,方便以后的使用和查找。根據模型的過程,將會按照數據集的處理、標簽轉化、文本向量化、模型構建、添加評估內容等幾個基礎的方面進行介紹。 二、內容介紹 2.1 數據的讀取 數據的讀取一般是直接使用pandas ...
#基於IMDB數據集的簡單文本分類任務 #一層embedding層+一層lstm層+一層全連接層 #基於Keras 2.1.1 Tensorflow 1.4.0 代碼: 結果: ...
什么是文本分類 給模型輸入一句話,讓模型判斷這句話的類別(預定義)。 以文本情感分類為例 輸入:的確是專業,用心做,出品方面都給好評。輸出:2輸出可以是[0,1,2]其中一個,0表示情感消極,1表示情感中性,2表示情感積極。 數據樣式 網上 ...