Вопрос или проблема
Я новичок в многошаговой текстовой классификации с использованием глубокого обучения. У меня есть данные, подобные этим:
parent_pid domain_tld category_dz description_en
0 1000714377 douglas_de Макияж > Лицо > Основа Эта жидкая основа обеспечивает длительное увлажн...
1 1000753794 dm_de Ногти > Уход за ногтями > Удалители Удобный образец размером ebelin для удаления лака для ногтей...
2 1000790264 douglas_de Ногти > Лак для ногтей LE VERNIS от CHANEL: новый, ультра-устойчивый ...
3 1000805273 douglas_de Макияж > Лицо > Основа Суперсбалансированный макияж Clinique контролирует блеск...
4 1000808310 douglas_de Макияж > Губы > Контурный карандаш Держит помаду на месте. Quickliner для губ...
Как я могу классифицировать продукты вышеуказанных категорий с использованием глубокого обучения? Пожалуйста, поделитесь со мной любым блогом или ссылками.
Вы можете использовать этот учебник по текстовой классификации с использованием кодировщика BERT и сверточной нейронной сети. Он также должен работать с более чем двумя классами.
Ответ или решение
Мульти-лейбл классификация текста с использованием глубокого обучения
Вопрос о мульти-лейбл классификации текста с применением глубокого обучения становится всё более актуальным с ростом объема данных и разнообразием категорий, применяемых в различных отраслях. В данной статье мы рассмотрим процесс разработки модели глубокого обучения для решения задачи мульти-лейбл классификации текста, основываясь на вашем примере данных.
Понимание задачи
Ваша задача состоит в том, чтобы классифицировать текстовые описания продуктов в несколько категорий. В различных записях может встречаться более одного класса (например, поочередное описание различных видов косметики), что и делает эту задачу мульти-лейбл классификацией.
Подготовка данных
Шаг 1: Импорт необходимых библиотек
Для начала нужно импортировать необходимые библиотеки:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, Dropout
import tensorflow as tfШаг 2: Загрузка и предварительная обработка данных
Исходя из вашего примера, первый шаг – это загрузка и предварительная обработка данных:
data = pd.read_csv('your_data_file.csv') # Замените на путь к вашему файлу
data['category_dz'] = data['category_dz'].apply(lambda x: x.split(';')) # Разделение множественных меток
# Бинаризация меток
mlb = MultiLabelBinarizer()
y = mlb.fit_transform(data['category_dz'])
# Используем описание в качестве текстовой переменной
X = data['description_en'].values
# 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)Шаг 3: Токенизация и подгонка последовательностей
Здесь мы преобразуем текст в числовые последовательности:
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(X_train)
X_train_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_train)
X_test_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_test)
max_length = max(len(x) for x in X_train_seq)
X_train_padded = pad_sequences(X_train_seq, maxlen=max_length, padding='post')
X_test_padded = pad_sequences(X_test_seq, maxlen=max_length, padding='post')Модель глубокого обучения
Шаг 4: Построение модели
Для решения задачи мульти-лейбл классификации можно использовать рекуррентную нейронную сеть (LSTM):
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=max_length))
model.add(LSTM(100, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='sigmoid')) # Sigmoid для мульти-лейбл классификации
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])Шаг 5: Обучение модели
Теперь обучим модель на подготовленных данных:
model.fit(X_train_padded, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)Шаг 6: Оценка и предсказание
После успешного обучения модели можно оценить её производительность на тестовых данных и сделать предсказания:
loss, accuracy = model.evaluate(X_test_padded, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
# Предсказание
y_pred = model.predict(X_test_padded)
y_pred_labels = (y_pred > 0.5).astype(int) # Преобразование в бинарные меткиЗаключение
В данной статье мы рассмотрели основные этапы разработки модели мульти-лейбл классификации текстов с использованием глубокого обучения. Применяя вышеизложенные методы, вы сможете классифицировать ваши текстовые данные и эффективно управлять большим количеством категорий. Для углубленного изучения темы и получения дополнительных сведений, рекомендую ознакомиться с ресурсами по обработке естественного языка и моделям глубокого обучения.
Используйте предоставленные инструменты и гиперпараметры как отправную точку для дальнейших исследований и экспериментов, выстраивая свою личную практику в сфере машинного обучения.