Джейд Картер "Нейросети. Обработка естественного языка"

В данном примере результатом будет число от 0 до 1, которое показывает вероятность положительного обзора. Например, если результат равен 0.85, это означает, что модель оценивает текст как положительный с вероятностью 85%. Если результат близок к 0, это означает, что текст скорее всего отрицательный, а если близок к 1, то текст скорее всего положительный.

Этот код создает простую модель CNN для анализа тональности текстов. Обратите внимание, что для реальных данных потребуется больше данных и тонкая настройка модели для достижения высокой точности.

– Обработка последовательностей:

Сверточные нейронные сети (CNN), изначально разработанные для обработки изображений, также могут быть применены к текстовым данным. Для этого текст обрабатывается как последовательность символов или слов, и каждый элемент последовательности (символ или слово) кодируется в числовой форме. Затем текст преобразуется в матрицу, где каждый столбец соответствует символу или слову, а строки – контекстным окнам (например, наборам слов или символов).

Давайте рассмотрим этот процесс более подробно:

Кодирование текста: Сначала текст кодируется в числовую форму. Это может быть выполнено с использованием токенизации, при которой каждому уникальному слову или символу назначается уникальное числовое значение (индекс). Эти числовые значения представляют слова или символы в числовой форме.

Представление в виде матрицы: Кодированный текст представляется в виде матрицы, где каждый столбец соответствует слову или символу, а строки представляют контекстные окна. Это означает, что каждая строка матрицы представляет собой последовательность слов или символов из исходного текста. Размерность матрицы зависит от размера контекстного окна и размера словаря (количество уникальных слов или символов).

Сверточные слои: Сверточные слои в CNN применяются к матрице, чтобы извлечь важные признаки из текста. Свертка происходит путем сканирования фильтров (ядер свертки) через матрицу. Эти фильтры могут выявлять различные шаблоны и особенности в тексте, такие как последовательности слов или символов. Результатом свертки является новая матрица, называемая картой признаков (feature map).

Пулинг (Pooling): После применения сверточных слоев может выполняться операция пулинга. Пулинг используется для уменьшения размерности карты признаков, уменьшая количество параметров и улучшая обобщающую способность модели. Обычно используется операция максимального пулинга (MaxPooling), которая выделяет наибольшие значения из окна, перемещая его по карте признаков.

Полносвязные слои: После применения сверточных и пулинговых слоев информация передается в полносвязные слои для классификации или регрессии. Полносвязные слои работают с вектором признаков, полученным из карты признаков после операции пулинга.

Преимущество использования CNN для текстовых данных заключается в способности модели извлекать локальные и глобальные признаки из текста, что может улучшить способность модели к анализу и классификации текста. Этот метод также позволяет модели работать с последовательностями разной длины, благодаря использованию окон и пулинга.

Следующий код решает задачу бинарной классификации текстовых отзывов на положительные и отрицательные. Каждый отзыв имеет метку 1 (положительный) или 0 (отрицательный).

В результате выполнения этого кода:

1. Мы создаем модель сверточной нейронной сети (CNN), которая способна анализировать тексты.

2. Загружаем обучающие данные в виде массива текстов `texts` и их меток `labels`.

3. Создаем токенизатор для преобразования текстов в численные последовательности и приводим тексты к числовому представлению.

4. Выравниваем текстовые последовательности до максимальной длины `max_sequence_length`, чтобы их можно было использовать в нейронной сети.

5. Создаем модель CNN, состоящую из слоев Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D и Dense.

6. Компилируем модель, используя оптимизатор "adam" и функцию потерь "binary_crossentropy".

7. Обучаем модель на обучающих данных в течение 10 эпох.

8. Оцениваем модель на тестовых данных (4 отдельных отзыва).

Результаты этого кода включают в себя точность модели на тестовых данных, которая измеряет, насколько хорошо модель классифицирует новые отзывы как положительные или отрицательные. Вы увидите значение точности на тестовых данных в консоли после выполнения кода. Точность ближе к 1.0 означает, что модель хорошо обучена и способна правильно классифицировать тексты.

import tensorflow as tf

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Генерируем примеры текстовых данных

texts = ["Это отличный продукт.", "Этот товар ужасен.", "Мне нравится эта книга.", "Не советую этот фильм."]

labels = [1, 0, 1, 0] # 1 – положительный отзыв, 0 – отрицательный отзыв

# Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности чисел

tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=1000, oov_token="")

tokenizer.fit_on_texts(texts)

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Подготавливаем данные для CNN

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

padded_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

# Преобразуем метки в массив numpy

labels = np.array(labels)

# Создаем модель CNN

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=16, input_length=max_sequence_length),

tf.keras.layers.Conv1D(128, 3, activation='relu'), # Уменьшили размер ядра до 3

tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D(),

tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

])

# Компилируем модель

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

# Обучаем модель

history = model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, verbose=1)

# Оцениваем модель на тестовых данных

test_texts = ["Это лучшая книга.", "Не стоит тратить деньги.", "Мне понравился фильм.", "Ужасное качество товара."]

test_labels = [1, 0, 1, 0] # Метки для тестовых данных

test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)

padded_test_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_sequence_length)

test_labels = np.array(test_labels)

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(padded_test_sequences, test_labels)

print(f"Точность на тестовых данных: {test_accuracy:.4f}")

# Визуализация результатов

plt.figure(figsize=(12, 4))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(history.history['accuracy'], label='Точность на обучении')

plt.xlabel('Эпохи')

plt.ylabel('Точность')

plt.legend()

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.plot(history.history['loss'], label='Потери на обучении')

plt.xlabel('Эпохи')

plt.ylabel('Потери')

plt.legend()

plt.show()

На графиках, полученных после выполнения предоставленного кода, вы увидите результаты обучения и оценку модели. Давайте разберем подробнее:

1. График точности на обучении (Точность на обучении): Этот график показывает, как точность модели изменяется в течение эпох обучения. Точность на обучении измеряет, как хорошо модель предсказывает данные обучения. Вы ожидаете, что точность будет увеличиваться с каждой эпохой. Если точность растет, это может указывать на то, что модель успешно изучает данные.

2. График потерь на обучении (Потери на обучении): Этот график отражает, как уменьшается потеря модели на обучении с течением эпох. Потери представляют собой меру того, насколько сильно предсказания модели отличаются от фактических меток. Цель – минимизировать потери. Уменьшение потерь также указывает на успешное обучение модели.

На практике хорошо обученная модель будет иметь следующие характеристики:

– Точность на обучении растет и стабилизируется на определенном уровне.

– Потери на обучении уменьшаются и стабилизируются на низком уровне.

Если точность на тестовых данных также высока, это означает, что модель успешно обобщает знания на новые, ранее не виденные данные.

На графиках, представленных в коде, вы сможете оценить, как точность и потери меняются с течением эпох, и определить успешность обучения модели.

Кроме того, существуют более сложные архитектуры, которые комбинируют RNN и CNN, чтобы использовать преимущества обоих типов сетей. Например, архитектура под названием Transformer, изначально разработанная для машинного перевода, стала основой для многих современных моделей в NLP, таких как BERT и GPT.

Архитектура Transformer представляет собой мощный прорыв в области обработки естественного языка (NLP) и обработки последовательностей в целом. Она представляет собой нейронную сеть, спроектированную специально для работы с последовательностями, и она имеет ряд ключевых особенностей:

1. Механизм внимания: Одной из ключевых особенностей Transformer является механизм внимания. Внимание позволяет модели фокусироваться на разных частях входных данных в зависимости от их важности. Это улучшает способность модели обрабатывать длинные последовательности и улавливать долгосрочные зависимости в данных.

2. Свёрточные и полносвязные слои: Transformer включает в себя свёрточные слои, которые работают с каждой позицией в последовательности независимо. Это позволяет модели извлекать локальные признаки из текста. Также в архитектуре есть полносвязные слои, которые обрабатывают информацию с учётом взаимодействия всех позиций в последовательности.

3. Многоуровневая структура: Transformer состоит из нескольких идентичных слоев, называемых "трансформерами", каждый из которых обрабатывает входные данные независимо. Это многоуровневое устройство позволяет модели извлекать признаки разной абстракции и работать с последовательностью на разных уровнях.

4. Многоголовое внимание: Transformer также использует многоголовое внимание (multi-head attention), что позволяет модели фокусироваться на разных аспектах входных данных одновременно. Это способствует изучению различных типов зависимостей в данных.

5.Позиционное кодирование: Поскольку Transformer не имеет встроенной информации о позиции слова в последовательности (как у RNN), используется позиционное кодирование. Это позволяет модели учитывать позицию каждого элемента в последовательности.

Архитектура Transformer и её модификации (например, BERT и GPT) стали основой для многих современных задач в NLP, включая машинный перевод, обработку текста, анализ тональности, вопросно-ответные системы и многое другое. Эти модели показали выдающуюся производительность благодаря своей способности к обучению на больших объёмах данных и обобщению на различные задачи.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это две мощные модели для работы с естественным языком (Natural Language Processing, NLP). Они используют архитектуры Transformer для различных задач NLP, но они имеют разные цели и способы использования. Давайте рассмотрим каждую из них с подробным описанием и примерами использования.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Описание: BERT – это модель, разработанная Google AI, и она представляет собой архитектуру Transformer, обученную на огромном корпусе текста. Особенность BERT заключается в том, что она способна понимать контекст и семантику текста, учитывая оба направления (слева направо и справа налево) при обработке текста. Это делает BERT очень мощной для различных задач NLP.

Примеры использования:

1. Классификация текста: BERT может использоваться для задач классификации текста, таких как определение тональности (положительный/отрицательный отзыв), определение языка, категоризация текста и т. д.

Пример кода на Python с использованием библиотеки Transformers от Hugging Face:

```python