Давайте рассмотрим этот процесс более подробно:
Кодирование текста: Сначала текст кодируется в числовую форму. Это может быть выполнено с использованием токенизации, при которой каждому уникальному слову или символу назначается уникальное числовое значение (индекс). Эти числовые значения представляют слова или символы в числовой форме.
Представление в виде матрицы: Кодированный текст представляется в виде матрицы, где каждый столбец соответствует слову или символу, а строки представляют контекстные окна. Это означает, что каждая строка матрицы представляет собой последовательность слов или символов из исходного текста. Размерность матрицы зависит от размера контекстного окна и размера словаря (количество уникальных слов или символов).
Сверточные слои: Сверточные слои в CNN применяются к матрице, чтобы извлечь важные признаки из текста. Свертка происходит путем сканирования фильтров (ядер свертки) через матрицу. Эти фильтры могут выявлять различные шаблоны и особенности в тексте, такие как последовательности слов или символов. Результатом свертки является новая матрица, называемая картой признаков (feature map).
Пулинг (Pooling): После применения сверточных слоев может выполняться операция пулинга. Пулинг используется для уменьшения размерности карты признаков, уменьшая количество параметров и улучшая обобщающую способность модели. Обычно используется операция максимального пулинга (MaxPooling), которая выделяет наибольшие значения из окна, перемещая его по карте признаков.
Полносвязные слои: После применения сверточных и пулинговых слоев информация передается в полносвязные слои для классификации или регрессии. Полносвязные слои работают с вектором признаков, полученным из карты признаков после операции пулинга.
Преимущество использования CNN для текстовых данных заключается в способности модели извлекать локальные и глобальные признаки из текста, что может улучшить способность модели к анализу и классификации текста. Этот метод также позволяет модели работать с последовательностями разной длины, благодаря использованию окон и пулинга.
Следующий код решает задачу бинарной классификации текстовых отзывов на положительные и отрицательные. Каждый отзыв имеет метку 1 (положительный) или 0 (отрицательный).
В результате выполнения этого кода:
1. Мы создаем модель сверточной нейронной сети (CNN), которая способна анализировать тексты.
2. Загружаем обучающие данные в виде массива текстов `texts` и их меток `labels`.
3. Создаем токенизатор для преобразования текстов в численные последовательности и приводим тексты к числовому представлению.
4. Выравниваем текстовые последовательности до максимальной длины `max_sequence_length`, чтобы их можно было использовать в нейронной сети.
5. Создаем модель CNN, состоящую из слоев Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D и Dense.
6. Компилируем модель, используя оптимизатор "adam" и функцию потерь "binary_crossentropy".
7. Обучаем модель на обучающих данных в течение 10 эпох.
8. Оцениваем модель на тестовых данных (4 отдельных отзыва).
Результаты этого кода включают в себя точность модели на тестовых данных, которая измеряет, насколько хорошо модель классифицирует новые отзывы как положительные или отрицательные. Вы увидите значение точности на тестовых данных в консоли после выполнения кода. Точность ближе к 1.0 означает, что модель хорошо обучена и способна правильно классифицировать тексты.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Генерируем примеры текстовых данных
texts = ["Это отличный продукт.", "Этот товар ужасен.", "Мне нравится эта книга.", "Не советую этот фильм."]
labels = [1, 0, 1, 0] # 1 положительный отзыв, 0 отрицательный отзыв
# Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности чисел
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=1000, oov_token="
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
# Подготавливаем данные для CNN
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
# Преобразуем метки в массив numpy
labels = np.array(labels)
# Создаем модель CNN
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=16, input_length=max_sequence_length),
tf.keras.layers.Conv1D(128, 3, activation='relu'), # Уменьшили размер ядра до 3
tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Обучаем модель
history = model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, verbose=1)
# Оцениваем модель на тестовых данных
test_texts = ["Это лучшая книга.", "Не стоит тратить деньги.", "Мне понравился фильм.", "Ужасное качество товара."]
test_labels = [1, 0, 1, 0] # Метки для тестовых данных
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)
padded_test_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_sequence_length)
test_labels = np.array(test_labels)
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(padded_test_sequences, test_labels)
print(f"Точность на тестовых данных: {test_accuracy:.4f}")
# Визуализация результатов
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Точность на обучении')
plt.xlabel('Эпохи')
plt.ylabel('Точность')
plt.legend()
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='Потери на обучении')
plt.xlabel('Эпохи')
plt.ylabel('Потери')
plt.legend()
plt.show()
На графиках, полученных после выполнения предоставленного кода, вы увидите результаты обучения и оценку модели. Давайте разберем подробнее:
1. График точности на обучении (Точность на обучении): Этот график показывает, как точность модели изменяется в течение эпох обучения. Точность на обучении измеряет, как хорошо модель предсказывает данные обучения. Вы ожидаете, что точность будет увеличиваться с каждой эпохой. Если точность растет, это может указывать на то, что модель успешно изучает данные.
2. График потерь на обучении (Потери на обучении): Этот график отражает, как уменьшается потеря модели на обучении с течением эпох. Потери представляют собой меру того, насколько сильно предсказания модели отличаются от фактических меток. Цель минимизировать потери. Уменьшение потерь также указывает на успешное обучение модели.
На практике хорошо обученная модель будет иметь следующие характеристики:
Точность на обучении растет и стабилизируется на определенном уровне.
Потери на обучении уменьшаются и стабилизируются на низком уровне.
Если точность на тестовых данных также высока, это означает, что модель успешно обобщает знания на новые, ранее не виденные данные.
На графиках, представленных в коде, вы сможете оценить, как точность и потери меняются с течением эпох, и определить успешность обучения модели.
Кроме того, существуют более сложные архитектуры, которые комбинируют RNN и CNN, чтобы использовать преимущества обоих типов сетей. Например, архитектура под названием Transformer, изначально разработанная для машинного перевода, стала основой для многих современных моделей в NLP, таких как BERT и GPT.
Архитектура Transformer представляет собой мощный прорыв в области обработки естественного языка (NLP) и обработки последовательностей в целом. Она представляет собой нейронную сеть, спроектированную специально для работы с последовательностями, и она имеет ряд ключевых особенностей: