Вопрос или проблема
Я пытаюсь использовать LSTM для обучения и предсказания авторов, используя данные отзывов и метаданные.
автор телефон страна день отзыв
джеймс iphone чили вторник книга была действительно потрясающей
Как мне передать все эти признаки в сеть?
Поскольку отзыв автора, скорее всего, изменится по количеству используемых слов, я бы предложил использовать модель Keras Sequential() для создания LSTM-кодировщика для самого отзыва. Окончательный скрытый слой LSTM-кодировщика отзыва можно затем подать в другой LSTM-кодировщик с 3 словами (телефон, страна и день). Рассматривайте последний LSTM-кодировщик как последовательное сообщение из 3 слов. Окончательный слой этого LSTM можно затем соединить с слоем softmax для предсказания автора.
Причина, по которой я предложил два разных LSTM, связана с эмбеддингами слов. Эмбеддинги слов – это, по сути, признаки, которые модифицируются на нескольких скрытых слоях в LSTM. Наличие двух разных эмбеддингов слов означает, что одно и то же слово в эмбеддинге отзыва может значить что-то другое в другом эмбеддинге LSTM, т.е. после обучения иметь разные векторы эмбеддингов. Это гарантирует независимость признаков. Вы можете утверждать, что вам может понадобиться 4 разных LSTM и слоев эмбеддинга из-за 4 различных признаков. Это определенно жизнеспособный вариант, но он может потребовать гораздо больше времени для обучения. Наличие большего количества LSTM значительно увеличит количество гиперпараметров, и время обучения будет очень высоким.
Тем не менее, вам, возможно, не нужно LSTM для решения этой задачи. Вы можете легко преобразовать значения телефона, страны и дня в целые числа. В неделе 7 дней, поэтому значение дня может быть только от 0 до 6. Это значительно уменьшает размерность признаков, что, в свою очередь, сокращает время обучения. Вы, вероятно, можете попробовать использовать TF-IDF для признака отзыва или наивную модель “мешка слов” и использовать классификатор Random Forest или SVM для предсказания автора. Было бы интересно провести несколько экспериментов с и без LSTM и наблюдать за результатами по точности и производительности.
Ответ или решение
Использование LSTM для многометочной классификации
Для решения вашей задачи классификации авторов на основе данных отзывов и метаданных, таких как телефон, страна и день, действительно можно использовать LSTM. Вот как вы можете интегрировать все эти особенности в вашу модель.
Шаг 1: Подготовка данных
-
Предобработка текста: Необходимо нормализовать текст отзывов. Это включает в себя приведение текста к нижнему регистру, удаление знаков препинания, токенизацию и возможное применение стемминга или лемматизации.
-
Преобразование категориальных признаков:
- Преобразуйте
phone,country, иdayв числовые значения. Вы можете использовать методуLabel EncodingилиOne-Hot Encodingдля этих категорий. Например, дни недели могут быть закодированы от 0 до 6.
- Преобразуйте
-
Разделение данных: Разделите ваш набор данных на обучающую и тестовую выборки.
Шаг 2: Создание модели LSTM
-
Импорт библиотек: Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки:
import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Dropout, Concatenate, Input from keras.models import Model from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.preprocessing.text import Tokenizer -
Создание токенизатора и преобразование текста в последовательности:
tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(reviews) # reviews - это ваш столбец с текстами отзывов sequences = tokenizer.texts_to_sequences(reviews) padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=100) # 100 - максимальная длина отзыва -
Создание модели:
# Вход для отзывов review_input = Input(shape=(100,), name='review_input') embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=128)(review_input) lstm_review = LSTM(64)(embedding_layer) # Вход для метаданных phone_input = Input(shape=(1,), name='phone_input') country_input = Input(shape=(1,), name='country_input') day_input = Input(shape=(1,), name='day_input') # Объединение входов merged = Concatenate()([lstm_review, phone_input, country_input, day_input]) dense_layer = Dense(64, activation='relu')(merged) output = Dense(num_authors, activation='softmax')(dense_layer) # num_authors - количество уникальных авторов model = Model(inputs=[review_input, phone_input, country_input, day_input], outputs=output) -
Компиляция и обучение модели:
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit([padded_sequences, phone_data, country_data, day_data], labels, epochs=10, batch_size=32)
Шаг 3: Оценка модели
После завершения обучения, вы можете оценить вашу модель на тестовой выборке. Помните, что борьба с переобучением также важна, поэтому вам может понадобиться использование методов регуляризации, таких как Dropout.
Альтернативное решение
Как упомянуто в вашем исходном вопросе, вы можете исследовать менее сложные модели, такие как модели на основе TF-IDF и классификаторы, такие как SVM или Random Forest. Это может ускорить процесс и дать вам начальную точку для понимания задачи.
Рекомендуется провести несколько экспериментов с разными моделями и сравнить их производительность по метрикам качества, таким как точность и время обучения. Вы также можете рассмотреть возможность кросс-валидации для более надежной оценки.
Заключение
Ваша задача по классификации авторов на основе отзывов и метаданных может быть решена несколькими способами. Подход с использованием LSTM будет хорош, но у вас также есть возможность использовать более традиционные методы машинного обучения, которые могут быть быстрее в обучении и менее требовательны к ресурсам. Не забывайте о важности экспериментирования для нахождения оптимального решения вашей задачи.