120 практических задач. Джейд Картер

Создание модели

      model = Sequential()

      # Векторное представление слов (Embedding)

      model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=max_len))

      # LSTM слой

      model.add(LSTM(lstm_units))

      # Полносвязный слой

      model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

      # Компиляция модели

      model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Embedding слой: Embedding слой преобразует каждое слово в вектор фиксированной длины (`embedding_dim`). Этот слой позволяет модели учитывать семантические отношения между словами.

      2. LSTM слой: LSTM слой обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст и последовательность в тексте. В данном примере использован один LSTM слой.

      3. Полносвязный слой: Выходной слой с активацией `sigmoid` используется для бинарной классификации (спам или не спам).

      4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy`, которая подходит для задачи бинарной классификации.

      Преимущества использования LSTM для выявления спама

      – Учёт последовательности: LSTM способны учитывать долгосрочные зависимости в тексте сообщений, что полезно для выявления спама, который часто имеет характерные последовательности или фразы.

      – Работа с переменной длиной ввода: LSTM позволяют обрабатывать тексты разной длины, так как они работают с последовательностями переменной длины.

      – Эффективность в обучении: LSTM обычно демонстрируют хорошие результаты на задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), включая классификацию текстов.

      Построение нейронной сети на основе LSTM для выявления спама представляет собой эффективный подход к решению задачи классификации текстовых данных, который можно доработать и оптимизировать в зависимости от конкретных требований и характеристик доступных данных.

      25. Создание нейронной сети для анализа тональности отзывов

      – Задача: Определение позитивной, негативной или нейтральной тональности текста.

      Для создания нейронной сети для анализа тональности отзывов, где требуется определить позитивную, негативную или нейтральную эмоциональную окраску текста, можно использовать различные архитектуры нейронных сетей. Один из подходов – использование рекуррентных нейронных сетей (RNN), таких как LSTM (Long Short-Term Memory), которые способны учитывать последовательную природу текстовых данных. Давайте рассмотрим основные шаги и пример архитектуры для такой задачи.

      Построение нейронной сети для анализа тональности отзывов

      1. Подготовка данных

      Процесс подготовки данных включает:

      – Загрузку набора данных отзывов с размеченными тональностями (позитивная, негативная, нейтральная).

      – Предобработку текстов (удаление стоп-слов, лемматизация и т.д.).

      – Преобразование текста в числовой формат с использованием векторизации (например, TF-IDF или векторизация слов).

      2. Построение модели с использованием LSTM

      Пример архитектуры модели на основе LSTM:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Bidirectional, Dropout

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

      from