Использование LSTM для многометровой классификации

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Шаг 1: Подготовка данных
Шаг 2: Создание модели LSTM
Шаг 3: Оценка модели
Альтернативное решение
Заключение

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, и day в числовые значения. Вы можете использовать методу Label Encoding или One-Hot Encoding для этих категорий. Например, дни недели могут быть закодированы от 0 до 6.
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.