本教程在IMDB大型影评数据集 上训练一个循环神经网络进行情感分类. from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals# !pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0import tensorflow_datasets as tfdsimport tensorflow as tf 导入matplotlib并创建一个辅助函数来绘制图形 impor…

昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失函数的配置),建立一个验证集,训练模型,评估模型,显示训练精度和损失图. 代码我已经完全上传到我的github中去了  https://github.com/OnesAlone/deepLearning/bl…

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau…

前言 这几天持续摆烂了几天,原因是我自己对于Kaggle电影评论情感分析的这个赛题敲出来的代码无论如何没办法运行,其中数据变换的维度我无法把握好,所以总是在函数中传错数据.今天痛定思痛,重新写了一遍代码,终于成功. 从国籍分类入手 在这个题目之前,给了一个按照姓名分类国籍的写法 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13 按照这个写法我来写这个赛题,代码以及注释如下 ''''''''' 构建一个RNN分类器 任务:一个名称分类器,根据输入的名…

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

中文文字预处理流程 文本处理 读取+去除特殊符号 按照字段长度排序 辅助数据结构生成 生成 {字符:出现次数} 字典 生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典 生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数 这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据…

这篇文章,我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评,下面还是先贴上效果图: 1.网页分析 (1)翻页 我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析,这里示例为<一出好戏> 和之前一样,我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容,但是这次我们尝试使用一种新的方法 -- 翻页 使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具,然后使用快捷键 Ctrl+Shift+C 打开元素选择工具 此时用鼠标点击网页中的 后页,就会在源代码中自动定位到…

朴素贝叶斯分类器模型(Naive Bayles) Model basic introduction: 朴素贝叶斯分类器是通过数学家贝叶斯的贝叶斯理论构造的,下面先简单介绍贝叶斯的几个公式: 先验概率: P(X) or P(Y) 条件概率: P(X|Y)=P(XY)\P(Y)  => P(XY)=P(X|Y)*P(Y)   ① 后验概率: P(Y|X)=P(YX)\P(X)  结合①式可以推导=> P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)\P(X) 朴素贝叶斯分类器:它可以计算数据的每一个维度 被分…

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类 我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(…