Джейд Картер "120 практических задач"

Для классификации новостных статей с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) используются модели, способные учитывать последовательный характер текстовой информации. В данном случае мы рассмотрим задачу категоризации текстов новостей, где каждая статья должна быть отнесена к определенной категории на основе её содержания.

Построение модели RNN для классификации новостных статей

1. Подготовка данных

Прежде чем начать построение модели, необходимо подготовить данные:

– Загрузить и предобработать тексты новостных статей.

– Преобразовать тексты в числовой формат, который может быть обработан моделью RNN.

– Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

2. Построение модели RNN

Для классификации текстов можно использовать следующую архитектуру RNN:

– Embedding Layer: Преобразует слова в векторные представления.

– RNN Layer (LSTM или GRU): Обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст.

– Полносвязные слои: Используются для объединения выходов RNN и предсказания категории новости.

Пример кода на Keras для построения модели:

```python

import numpy as np

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, SpatialDropout1D

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Подготовка данных

# Пример загрузки данных (здесь используется вымышленный пример)

texts = ["новость 1 текст", "новость 2 текст", …] # список текстов новостей

labels = [0, 1, …] # метки классов для каждой новости

# Токенизация текстов

max_features = 10000 # максимальное количество слов в словаре

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_features)

tokenizer.fit_on_texts(texts)

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Паддинг последовательностей, чтобы все они имели одинаковую длину

maxlen = 200 # максимальная длина текста (количество слов в новости)

X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

y = np.array(labels)

# Разделение на обучающую и тестовую выборки

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Построение модели RNN

model = Sequential()

model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))

model.add(SpatialDropout1D(0.2)) # для уменьшения переобучения

model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))

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

# Компиляция модели

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

# Обучение модели

epochs = 10

batch_size = 32

model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, y_test))

# Оценка точности модели на тестовой выборке

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size)

print(f'Точность модели: {score[1]:.4f}')

```

Пояснение по коду:

1. Токенизация и преобразование текста: Входные тексты преобразуются в последовательности чисел с помощью `Tokenizer` из Keras.

2. Embedding Layer: Слой `Embedding` преобразует числовые индексы слов в векторные представления.

3. RNN Layer (LSTM): В данном примере используется слой LSTM для работы с последовательностью слов. LSTM помогает учитывать долгосрочные зависимости в последовательности.

4. Полносвязные слои: После слоя LSTM следует один или несколько полносвязных слоев для получения финального предсказания категории новости.

5. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy` (в случае бинарной классификации) или `categorical_crossentropy` (в случае многоклассовой классификации).

6. Оценка модели: После обучения модели оценивается её точность на тестовой выборке.

Преимущества использования RNN для классификации новостей

– Учет последовательности: RNN эффективно обрабатывает тексты, учитывая контекст и последовательность слов.

– Способность к изучению долгосрочных зависимостей: LSTM (или другие варианты RNN) способны запоминать долгосрочные зависимости в тексте, что полезно для анализа новостных статей.

– Относительная простота в реализации: С использованием библиотек глубокого обучения, таких как TensorFlow или PyTorch, построение и обучение модели RNN становится относительно простым процессом.

Этот подход позволяет создать эффективную модель для категоризации новостных статей, учитывая их содержание и контекст, что является важным инструментом для медиа и информационных агентств.

12. Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных

– Задача: Сжатие и восстановление данных.

Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных является важной задачей в области глубокого обучения. Автоэнкодеры используются для сжатия и восстановления данных, а также для изучения скрытых представлений входных данных без необходимости размеченных данных. В этом контексте мы рассмотрим, как построить простой автоэнкодер с использованием библиотеки TensorFlow.

Построение автоэнкодера для уменьшения размерности данных

1. Архитектура автоэнкодера

Автоэнкодер состоит из двух основных частей: энкодера и декодера.

– Энкодер: Преобразует входные данные в скрытое представление меньшей размерности.

– Декодер: Восстанавливает данные обратно из скрытого представления.

Для уменьшения размерности используется энкодер, который создает сжатое представление входных данных, содержащее самую важную информацию. Декодер затем восстанавливает данные из этого сжатого представления.

2. Подготовка данных

Прежде чем начать построение модели, данные должны быть подготовлены и нормализованы. Для примера мы будем использовать набор данных MNIST, содержащий изображения цифр от 0 до 9.

3. Построение модели автоэнкодера

Пример кода на TensorFlow для построения простого автоэнкодера:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense

from tensorflow.keras.models import Model

# Загрузка данных MNIST

(x_train, _), (x_test, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Нормализация данных (приведение к диапазону [0, 1])

x_train = x_train.astype('float32') / 255.0

x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Преобразование данных в одномерный вектор (784 пикселя для каждого изображения 28x28)

x_train = x_train.reshape((len(x_train), 784))

x_test = x_test.reshape((len(x_test), 784))

# Размерность скрытого представления

encoding_dim = 32 # выбираем размерность меньше, чем размерность входных данных

# Входной слой автоэнкодера

input_img = Input(shape=(784,))

# Кодирование входных данных в скрытое представление

encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)

# Декодирование скрытого представления в выходные данные

decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)

# Модель автоэнкодера, преобразующая входные данные в восстановленные данные