Читать книгу 120 практических задач онлайн

Построение нейронной сети для определения стиля текста

1. Подготовка данных

Процесс подготовки данных для классификации стиля текста включает следующие этапы:

– Загрузка и подготовка текстовых данных: Тексты каждого стиля должны быть загружены и предобработаны (токенизация, удаление стоп-слов, лемматизация и т.д.).

– Формирование обучающей и тестовой выборок: Разделение данных на обучающую и тестовую выборки для оценки производительности модели.

2. Построение модели нейронной сети

Пример базовой архитектуры модели на основе CNN для классификации стиля текста:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense, Dropout

# Параметры модели

vocab_size = 10000 # размер словаря

embedding_dim = 100 # размерность векторного представления слов

sequence_length = 200 # максимальная длина текста (можно изменять в зависимости от задачи)

num_classes = 3 # количество классов стилей (например, новости, научные статьи, художественная литература)

# Создание модели

model = Sequential()

# Слой встраивания (Embedding layer)

model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=sequence_length))

# Сверточные слои

model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))

model.add(GlobalMaxPooling1D())

# Полносвязные слои

model.add(Dense(128, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# Компиляция модели

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

# Вывод архитектуры модели

model.summary()

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Слой встраивания (Embedding layer): Преобразует входные слова в векторное представление заданной размерности (`embedding_dim`). Это позволяет модели эффективно работать с текстовыми данными.

2. Сверточные слои (Convolutional layers): В этом примере используется одномерная сверточная нейронная сеть (`Conv1D`), которая способна извлекать локальные признаки из последовательности слов. `GlobalMaxPooling1D()` используется для агрегации признаков.