LITMIR.BIZ

Скачать книгу

статей

      1. Подготовка данных

      Прежде чем начать построение модели, необходимо подготовить данные:

      – Загрузить и предобработать тексты новостных статей.

      – Преобразовать тексты в числовой формат, который может быть обработан моделью RNN.

      – Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

      2. Построение модели RNN

      Для классификации текстов можно использовать следующую архитектуру RNN:

      – Embedding Layer: Преобразует слова в векторные представления.

      – RNN Layer (LSTM или GRU): Обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст.

      – Полносвязные слои: Используются для объединения выходов RNN и предсказания категории новости.

      Пример кода на Keras для построения модели:

      ```python

      import numpy as np

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, SpatialDropout1D

      from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

      from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      # Подготовка данных

      # Пример загрузки данных (здесь используется вымышленный пример)

      texts = ["новость 1 текст", "новость 2 текст", …] # список текстов новостей

      labels = [0, 1, …] # метки классов для каждой новости

      # Токенизация текстов

      max_features = 10000 # максимальное количество слов в словаре

      tokenizer = Tokenizer(num_words=max_features)

      tokenizer.fit_on_texts(texts)

      sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

      # Паддинг последовательностей, чтобы все они имели одинаковую длину

      maxlen = 200 # максимальная длина текста (количество слов в новости)

      X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

      y = np.array(labels)

      # Разделение 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)

      # Построение модели RNN

      model = Sequential()

      model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))

      model.add(SpatialDropout1D(0.2)) # для уменьшения переобучения

      model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))

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

      # Компиляция модели

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

      # Обучение модели

      epochs = 10

      batch_size = 32

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

      # Оценка точности модели на тестовой выборке

      score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size)

      print(f'Точность модели: {score[1]:.4f}')

      ```

      Пояснение по коду:

      1. Токенизация и преобразование текста: Входные тексты преобразуются в последовательности чисел с помощью `Tokenizer` из Keras.

      2. Embedding Layer: Слой `Embedding` преобразует числовые индексы слов в векторные представления.

      3. RNN Layer (LSTM): В данном примере используется слой LSTM для работы с последовательностью слов. LSTM помогает учитывать долгосрочные зависимости в последовательности.

      4. Полносвязные слои: После слоя LSTM следует один или несколько полносвязных слоев для получения финального предсказания категории новости.

      5. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy` (в случае бинарной классификации) или `categorical_crossentropy` (в случае многоклассовой классификации).

      6. Оценка модели: После обучения модели оценивается её точность на тестовой выборке.

      Преимущества использования RNN для классификации

Скачать книгу