Вопрос или проблема
Я хочу обучить бинарный классификатор на текстах — что-то вроде анализа настроений, но мои входные векторы будут представлять собой серию ответов от пользователя, разделенных некоторым разделяющим символом. Я не хочу разделять ответы по вектору — каждый вектор должен соответствовать ответам одного пользователя. Например, входной вектор может выглядеть следующим образом:
['Привет | я завтракаю, а ты? | ладно, поговорим позже']
Однако я никогда не сталкивался с входными данными такого рода при обучении модели. Был ли когда-либо решен такой тип задачи? Как это можно сделать?
Все зависит от модели/библиотеки, которую вы хотите использовать. Я приведу вам два примера.
sklearn
В sklearn вы можете обучить вашу модель, применяя преобразование, конвертирующее текстовые данные в числовые (например, tfidf), а затем используя классификатор (например, случайный лес).
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Обратите внимание, данные — это список строк
data = ["Привет", "я завтракаю, а ты?", "ладно, поговорим позже"]
labels = [1, 0, 1]
pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', RandomForestClassifier()),
])
# обучение классификатора
pipeline.fit(data, labels)
# оценка всех шагов на новых данных
predicted = pipeline.predict('Привет, предскажи это')
tensorflow
Аналогично и в tf, у вас есть множество возможностей (можно даже напрямую передавать строки в модель и затем использовать слой преобразования).
Я настоятельно рекомендую ознакомиться с документацией или доступными уроками.
Здесь я покажу вам один пример использования классификатора на основе нейронной сети LSTM.
import tensorflow as tf
max_len = 6 # все предложения должны иметь одинаковую длину
data = np.array(["Привет", "я завтракаю, а ты?", "ладно, поговорим позже"])
labels = np.array([1, 0, 1])
tokeniser = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
tokeniser.fit_on_texts(data)
tokenised_text = tokeniser.texts_to_sequences(data)
tokenised_text = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(tokenised_text, maxlen=max_len)
vocab_size = len(tokeniser.word_index) + 1
# Это модель, которую я изобретаю прямо сейчас, ее необходимо изменить в соответствии с вашей задачей
def build_model(emb_dim, dropout_rate, n_units, n_labels = len(labels)):
inputs = tf.keras.Input(shape = (max_len,))
x = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, output_dim = emb_dim)(inputs)
x = tf.keras.layers.LSTM(n_units)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(n_labels, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs = inputs, outputs = x)
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
return model
затем, вы можете обучить вашу модель на токенизированных последовательностях
model = build_model(emb_dim, dropout_rate, n_units)
model.fit(tokenised_text, labels, epochs = 10)
В tf вы действительно можете использовать различные виды входных данных, но вам необходимо сконфигурировать вашу модель соответствующим образом.
Ответ или решение
Когда Вы хотите обучить бинарный классификатор на текстовых данных, где входные векторы представляют собой последовательность ответов от одного пользователя, важно правильно подготовить и привести данные к подходящему формату для обучения. Ваша ситуация схожа с задачей анализа тональности, но с особенностью: несколько ответов объединяются в один входной вектор. Давайте рассмотрим, как реализовать такую архитектуру, используя популярные библиотеки машинного обучения, такие как Scikit-learn и TensorFlow.
Использование Scikit-learn
Scikit-learn — это мощный инструмент, который позволяет вам трансформировать текстовые данные в числовой формат и применять различные классификаторы ко входным данным. Примерный процесс может выглядеть следующим образом:
-
Токенизация и преобразование: Используйте
CountVectorizerдля представления текста в виде числовых данных. Затем применитеTfidfTransformerдля нормализации. -
Обучение модели: Используйте классификатор, например,
RandomForestClassifier.
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Пример данных
data = ["Hi there | i'm eating breakfast u? | okay talk to you later"]
labels = [1] # метки для бинарной классификации
pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', RandomForestClassifier()),
])
# Обучение модели
pipeline.fit(data, labels)
# Прогноз для нового текста
predicted = pipeline.predict(['Hello predict this'])Использование TensorFlow
С TensorFlow Вы можете использовать токенизацию текстов и последовательные модели, такие как LSTM, для выполнения классификации текста. Вот примерный подход:
-
Токенизация текста: Используйте
Tokenizerи преобразуйте текст в последовательности. -
Создание модели: Разработайте модель с использованием Embedding-слоя и LSTM.
import tensorflow as tf
import numpy as np
max_len = 6 # максимальная длина последовательности
data = np.array(["Hi there | i'm eating breakfast u? | okay talk to you later"])
labels = np.array([1])
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(data)
tokenized_text = tokenizer.texts_to_sequences(data)
tokenized_text = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(tokenized_text, maxlen=max_len)
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
def build_model(emb_dim, dropout_rate, n_units):
inputs = tf.keras.Input(shape=(max_len,))
x = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, output_dim=emb_dim)(inputs)
x = tf.keras.layers.LSTM(n_units)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
return model
model = build_model(emb_dim=64, dropout_rate=0.5, n_units=32)
model.fit(tokenized_text, labels, epochs=10)Заключение
Преобразование последовательности ответов в единую строку текста и применение подходящих методов токенизации и классификации позволяет Вам эффективно обучать модели с различными архитектурами. Необходимо экспериментировать с гиперпараметрами, чтобы достичь наилучших результатов в зависимости от Ваших данных и задачи. Помните, качество данных и корректное их представление критически важны для успешного обучения модели.