Нейросети. Обработка естественного языка

y = label_encoder.fit_transform(labels)

# Токенизация и векторизация текстов

tokenizer = Tokenizer()

tokenizer.fit_on_texts(texts)

word_index = tokenizer.word_index

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Подготовка последовательностей и паддинг

max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])

padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

# Разделение на обучающий и тестовый наборы

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание CNN модели

model = Sequential()

model.add(Embedding(input_dim=len(word_index) + 1, output_dim=100, input_length=max_sequence_length))

model.add(Conv1D(128, 3, activation="relu")) # Изменено количество фильтров и размер свертки

model.add(GlobalMaxPooling1D())

model.add(Dense(len(set(y)), activation="softmax"))

# Компиляция модели

model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# Обучение модели

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

# Оценка модели

y_pred = model.predict(x_test)

y_pred = tf.argmax(y_pred, axis=1).numpy()

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Точность: {accuracy:.4f}")

Результат выполнения кода, представленного выше, будет включать в себя точность классификации модели на тестовых данных. В коде это вычисляется с помощью следующей строки:

```python

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

```

`accuracy` – это значение точности, которое будет выведено на экран. Это число будет между 0 и 1 и показывает, какой процент текстов в тестовом наборе был правильно классифицирован моделью.

Интерпретация результата:

– Если точность равна 1.0, это означает, что модель идеально классифицировала все тексты в тестовом наборе и не допустила ни одной ошибки.

– Если точность равна 0.0, это означает, что модель не смогла правильно классифицировать ни один текст.

– Если точность находится между 0.0 и 1.0, это показывает процент правильно классифицированных текстов. Например, точность 0.8 означает, что модель правильно классифицировала 80% текстов.

Важно помнить, что точность – это только одна из метрик, которые можно использовать для оценки модели. Для полного понимания производительности модели также рекомендуется рассмотреть другие метрики, такие как точность (precision), полнота (recall), F1-мера (F1-score) и матрица ошибок (confusion matrix), особенно если у вас есть несколько классов для классификации.

Этот код демонстрирует основные шаги для создания и обучения CNN модели для классификации текста. Результатом будет точность классификации текстов на категории.

Достичь абсолютной точности (1.0) в реальных задачах классификации текста обычно бывает сложно, так как тексты могут быть многозначными и содержать разнообразные варианты фраз. Тем не менее, можно создать пример кода, где модель будет совершенно точно классифицировать некоторые простые текстовые данные:

```python

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

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

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Создадим синтетический датасет для иллюстрации

texts = ["Сегодня хорошая погода.", "Завтра будет солнечно.", "Лето – лучшее время года.", "Дождь идет весь день."]

labels = [1, 1, 2, 0] # 0 – дождь, 1 – солнце, 2 – лето

# Токенизация и векторизация текстов (в данном случае, просто индексирование)

tokenizer = tf.keras.layers.TextVectorization()

tokenizer.adapt(texts)