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keras深度学习框架进行文本分类

发布时间:2019-07-07 18:36 来源:未知 编辑:admin

  近期接手的一个项目就是深度学习文本分类,我选用的是keras深度学习框架,下面把处理过程给大家分享一下,首先是要加载数据,我的数据是在文档里面,首先读取csv文件选取字段。

  在多分类问题中我们都是用softmax激活函数,因为会对每一类都有一个预测概率,概率最大的一个即为最好的,在二分类中就用sigmoid激活函数,神经元个数也可以按照自己的模型进行调整,我最后个数为512个,越大的话拟合时间越久。

  处理过程首先将类别进行onehot编码,然后对文本数据进行分词去停用词与无用词,在进行词袋化,在此之前我已经对文本数据进行过一次处理,就是文本数据增强,在我的另一篇博客里,可以参考文本数据增强,之后就是模型训练,训练时我有用网格验证法来选择最优参数,但是时间太长了,最长的能训练一天,等不过来,所以建议一次不要设置太多的参数,模型训练时这四个参数validation_split=0.1, batch_size=150, epochs=32, verbose=2。validation_split是按多少比例分割训练集与验证集,这里其实就是网格验证,懂网格验证的应该知道,所以上面写的网格验证我训练时就用了一次之后在没用,知道有这个东西就行,batch_size是每次训练时选取多少数据,就是一批150条数据,epochs就是进行多少轮训练,verbose时显示不显示训练过程,为1时是显示,2是只显示每一批的loss及acc值,0是不显示。

  后面也对训练过程中的loss值与acc值进行了画图,就可以很清楚的看到拟合情况。

  模型训练完保存好之后,下次运行就不必运行fit代码,直接打开训练好的模型就行。

  测试的时候用evaluate函数就可以了,出来的两个值一个是loss,一个就是准确率,

  最后还可以进行预测,predict函数就可以,得出结果是一个列表,对应分到每一类的概率,你可以选择前几个或最大的,我选的是前三个。这是我做的所有事情。

  最后我要在这跟大家讨论一个问题,就是模型在应用的时候,模型我是训练出来了,准确率有94%,还可以吧。问题是我现在有一条文本数据要判断其分类,按道理来说丢进predict进行了,但是文本数据要经过词向量化,但就是在这个词向量化的时候出现问题,因为一条数据进行词向量化是没有作用的,出来全部是0,多条的话是按照这几条进行词向量化的,在利用这些词向量判断结果很差,最后我想了想,找了一下word2vec原理,他是与你输入的文本数据有关,训练时是对训练集进行词向量化的,是在训练集中分词统计向量化的,而新来几条数据词向量化是对这些新的文本进行分词统计向量化的,所以这两者结果将会有很大的差异,导致分类结果很差,如果把新来的数据与训练集在一起训练一次的话,训练集词向量会变,这就要重新训练模型,这肯定不行,所以这就生成了我现在的问题,导致模型不能够应用起来。。。

  (大佬们有没有懂我的意思,哈哈哈,如果有遇到过同样的问题或是解决方法欢迎前来讨饶,,加好友是请注明是解决或讨论问题的,嘻嘻,真心希望问题能够得到解决)

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