Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер

модели, включая паддинг

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

      padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

      # Разделяем данные 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)

      # Создаем модель BiRNN

      model = Sequential()

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

      model.add(Bidirectional(LSTM(50)))

      model.add(Dense(len(set(y)), activation="softmax")) # Количество классов равно количеству языков

      # Компилируем модель

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

      # Обучаем модель

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

      # Оцениваем модель на тестовых данных

      y_pred = model.predict(x_test)

      y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)

      accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

      print(f"Точность: {accuracy:.4f}")

      В результате выполнения данного кода будет видно следующее:

      1. Модель BiRNN будет обучаться на предоставленных текстах для классификации на языки.

      2. В конце каждой эпохи обучения будет выводиться информация о значении функции потерь (loss) и метрике точности (accuracy) на обучающем и валидационном наборах данных. Эти значения позволяют оценить процесс обучения модели.

      3. После завершения обучения модели будет выведена метрика точности (accuracy) на тестовом наборе данных, которая покажет, насколько хорошо модель классифицирует языки текстов.

      4. Обратите внимание на строки, где используется `print(f"Точность: {accuracy:.4f}")`. Здесь вы увидите точность классификации, округленную до четырех знаков после запятой, что делает результаты более наглядными.

      5. В данном коде используется модель BiRNN для классификации текстов на три языка: французский, английский и испанский. Тексты в переменной `texts` представляют собой примеры текстов на этих языках.

      Обратите внимание, что в данном коде используются данные, предоставленные для иллюстрации, и они могут быть недостаточными для реальной задачи. Для более точных результатов требуется больший объем данных и более разнообразные тексты на разных языках.

      Далее, вы можете создать модель BiRNN и обучить ее на этом обучающем наборе данных, а также протестировать ее на новых текстах для распознавания именованных сущностей.

      Сверточные нейронные сети (CNN):

      CNN, которые изначально разрабатывались для обработки изображений, также нашли применение в NLP. Сверточные слои в CNN могут применяться к тексту так же, как они применяются к изображениям, с учетом локальных контекстов. Это дало начало таким архитектурам, как Convolutional Neural Network for Text (CNN-text), и позволило обрабатывать тексты в NLP:

      – Классификация текста:

      Классификация текста с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) – это мощный метод, который позволяет определять, к какой категории или метке относится текстовый документ. В данном разделе мы рассмотрим этот процесс подробнее на примере. Предположим, у нас есть набор новостных статей, и наша задача – классифицировать их на несколько категорий, такие как "Политика", "Спорт", "Экономика" и "Наука".

      Шаги классификации текста с использованием CNN:

      Подготовка данных:

      – Сначала необходимо собрать и подготовить набор данных для обучения и тестирования. Этот набор данных должен включать в себя тексты статей и соответствующие метки (категории).

      Токенизация и векторизация:

      – Тексты статей нужно токенизировать, разбив их на слова или подслова (токены). Затем каждый токен представляется вектором, например,