Классификация текста с использованием CNN с TensorFlow 2.1 на Python #nlp #tutorial

• Видео демонстрирует, как реализовать классификацию текста с использованием сверточной нейронной сети в TensorFlow 2.1 с использованием Python.  

• Обучающий набор данных взят из задачи по извлечению твитов Kaggle.  

• Методы удаления эмодзи, URL-адресов и очистки текста.  

• Определение максимальной длины предложения в обучающих и тестовых данных.  

• Разделение данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы.  

• Создание последовательной модели Keras для классификации текста.  

• Определение слоев и параметров модели.  

• Предварительная обработка данных для обучения модели.  

• Создание последовательной модели с использованием слоя встраивания и сверточной нейронной сети.  

• Добавление регуляризаторов для предотвращения переобучения.  

• Использование утилиты keras для визуализации модели.  

• Построение графика потерь и точности для обучающих и проверочных данных.  

• Наблюдение за уменьшением потерь и увеличением точности в обучающих данных, но отсутствие изменений в данных проверки.  

• В видео обсуждается процесс разработки и сохранения модели на основе сверточной нейронной сети.  

• Модель обучается на наборе данных, который содержит положительные, отрицательные и нейтральные настроения.  

• Модель сохраняет свои веса и токенизатор, который используется для предварительной обработки текста.  

• Модель перезагружается с диска, и токенизатор также перезагружается из файла JSON.  

• Модель используется для прогнозирования настроений в тестовых данных, где она предсказывает класс для каждой последовательности.  

• Результаты прогнозирования обрабатываются и добавляются в тестовые данные, заменяя исходные метки соответствующими классами.  

• Затем используется отчет о классификации для вычисления матрицы путаницы и точности модели.  

• В итоге, модель достигает точности около 71% на тестовых данных.