@naruto_hokagi

Рекуррентные нейронные сети на Python?

Здраствуйте.
Возник такой вопрос, необходимо классифицировать тексты с помощью нейросети, тест представляю в векторном виде с помощью word2vec, нейросеть пишу с помощью keras, для реккуретной сети там есть спец класс LSTM, но ему на вход подается двумерный массив, а у меня вектор текста. Как решить эту проблему? Как вообще создать нейросеть на питоне для классификации текста с использованием Keras + word2Vec?
  • Вопрос задан
  • 399 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@ivodopyanov
NLP, python, numpy, tensorflow
1. В машинном обучении обычно обучают на минибатчах - блоках по N примеров, где N обычно не больше 100 - а не по одному.
2. Поэтому там на вход подается не двумерный, а трехмерный массив - <кол-во примеров в минибатче>*<максимальная длина последовательности>*<количество фич \ размерность вектора слова>
3. Прогонять текст через word2vec можно в составе нейронной сети на Keras - есть слой Embedding, в котором можно предустанавливать значения весов. Тогда входные значения - это последовательности id'шников слов.
4. Есть же примеры: https://github.com/keras-team/keras/blob/master/ex...
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через TM ID
Похожие вопросы