Нейросети. Обработка естественного языка

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

# Оцениваем модель на тестовых данных

y_pred = model.predict(x_test)

y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Точность: {accuracy:.4f}")

В результате выполнения данного кода будет видно следующее:

1. Модель BiRNN будет обучаться на предоставленных текстах для классификации на языки.

2. В конце каждой эпохи обучения будет выводиться информация о значении функции потерь (loss) и метрике точности (accuracy) на обучающем и валидационном наборах данных. Эти значения позволяют оценить процесс обучения модели.

3. После завершения обучения модели будет выведена метрика точности (accuracy) на тестовом наборе данных, которая покажет, насколько хорошо модель классифицирует языки текстов.

4. Обратите внимание на строки, где используется `print(f"Точность: {accuracy:.4f}")`. Здесь вы увидите точность классификации, округленную до четырех знаков после запятой, что делает результаты более наглядными.

5. В данном коде используется модель BiRNN для классификации текстов на три языка: французский, английский и испанский. Тексты в переменной `texts` представляют собой примеры текстов на этих языках.

Обратите внимание, что в данном коде используются данные, предоставленные для иллюстрации, и они могут быть недостаточными для реальной задачи. Для более точных результатов требуется больший объем данных и более разнообразные тексты на разных языках.

Далее, вы можете создать модель BiRNN и обучить ее на этом обучающем наборе данных, а также протестировать ее на новых текстах для распознавания именованных сущностей.

Сверточные нейронные сети (CNN):

CNN, которые изначально разрабатывались для обработки изображений, также нашли применение в NLP. Сверточные слои в CNN могут применяться к тексту так же, как они применяются к изображениям, с учетом локальных контекстов. Это дало начало таким архитектурам, как Convolutional Neural Network for Text (CNN-text), и позволило обрабатывать тексты в NLP:

– Классификация текста:

Классификация текста с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) – это мощный метод, который позволяет определять, к какой категории или метке относится текстовый документ. В данном разделе мы рассмотрим этот процесс подробнее на примере. Предположим, у нас есть набор новостных статей, и наша задача – классифицировать их на несколько категорий, такие как "Политика", "Спорт", "Экономика" и "Наука".

Шаги классификации текста с использованием CNN:

Подготовка данных:

– Сначала необходимо собрать и подготовить набор данных для обучения и тестирования. Этот набор данных должен включать в себя тексты статей и соответствующие метки (категории).

Токенизация и векторизация:

– Тексты статей нужно токенизировать, разбив их на слова или подслова (токены). Затем каждый токен представляется вектором, например, с использованием методов word embedding, таких как Word2Vec или GloVe. Это позволяет нейросети работать с числовыми данными вместо текста.

Подготовка последовательностей:

– Токенизированные тексты преобразуются в последовательности фиксированной длины. Это важно для того, чтобы иметь одинаковую длину входных данных для обучения модели.

Создание CNN модели:

– Далее создается модель сверточной нейронной сети (CNN). Модель состоит из нескольких слоев, включая сверточные слои и пулинг слои. Сверточные слои используются для извлечения признаков из текста, а пулинг слои уменьшают размерность данных.

– После сверточных слоев добавляются полносвязные слои для классификации текста по категориям.

Компиляция модели:

– Модель компилируется с оптимизатором, функцией потерь и метриками. Функция потерь обычно является категориальной кросс-энтропией для многоклассовой классификации, а метрикой может быть точность (accuracy).

Обучение модели:

– Модель обучается на обучающем наборе данных в течение нескольких эпох. В процессе обучения модель корректирует свои веса и настраивается для лучшей классификации текста.

Оценка и тестирование:

– После обучения модель оценивается на тестовом наборе данных для оценки ее производительности. Метрики, такие как точность, полнота и F1-мера, могут использоваться для измерения качества классификации.

Применение модели:

– После успешного обучения модель можно использовать для классификации новых текстовых документов на категории.

Пример кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и Keras для классификации текста с использованием CNN:

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Подготовка размеченных данных (пример данных)

texts = ["Политика: новости о выборах", "Спорт: результаты чемпионата", "Экономика: рост ВВП", "Наука: новое исследование"]

labels = ["Политика", "Спорт", "Экономика", "Наука"]

# Преобразование меток в числа

label_encoder = LabelEncoder()