tensorflow2之文本分类

将文本形式的影评分为“正面”或“负面”影评。

这是一个二元分类（又称为两类分类）的示例，也是一种重要且广泛适用的机器学习问题。

https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_text_classification

 

TensorFlow 中包含 IMDB 数据集。我们已对该数据集进行了预处理，将影评（字词序列）转换为整数序列，其中每个整数表示字典中的一个特定字词。

该数据集已经过预处理：每个样本都是一个整数数组，表示影评中的字词。每个标签都是整数值 0 或 1，其中 0 表示负面影评，1 表示正面影评。

创建 text_classify.py

#encoding=utf-8
# https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_text_classification
# TensorFlow 中包含 IMDB 数据集。我们已对该数据集进行了预处理，将影评（字词序列）转换为整数序列，其中每个整数表示字典中的一个特定字词。
# 每个样本都是一个整数数组，表示影评中的字词。每个标签都是整数值 0 或 1，其中 0 表示负面影评，1 表示正面影评。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

import numpy as np

print(tf.__version__) # 2.0.0-beta1

imdb = keras.datasets.imdb

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

print("Training entries: {}, labels: {}".format(len(train_data), len(train_labels)))

# print(train_data[0])
print(train_labels[0])   # 1

print(len(train_data[0]), len(train_data[1]))

# 将整数转换回字词
# A dictionary mapping words to an integer index
word_index = imdb.get_word_index()

# The first indices are reserved
word_index = {k:(v+3) for k,v in word_index.items()}
word_index[""] = 0
word_index[""] = 1
word_index[""] = 2  # unknown
word_index[""] = 3

reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])

def decode_review(text):
    return ' '.join([reverse_word_index.get(i, '?') for i in text])


print(decode_review(train_data[0]))

# 准备数据
train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,
                                                        value=word_index[""],
                                                        padding='post',
                                                        maxlen=256)

test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,
                                                       value=word_index[""],
                                                       padding='post',
                                                       maxlen=256)
                                        
print(len(train_data[0]), len(train_data[1]))

# input shape is the vocabulary count used for the movie reviews (10,000 words)
vocab_size = 10000

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16))
model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D())
model.add(keras.layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.summary()

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

x_val = train_data[:10000]
partial_x_train = train_data[10000:]

y_val = train_labels[:10000]
partial_y_train = train_labels[10000:]

history = model.fit(partial_x_train,
                    partial_y_train,
                    epochs=10,
                    batch_size=512,
                    validation_data=(x_val, y_val),
                    verbose=1)

results = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(results)

# history_dict = history.history
# history_dict.keys()

import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history.get('acc')
val_acc = history.history.get('val_acc')
loss = history.history.get('loss')
val_loss = history.history.get('val_loss')

epochs = range(1, 10 + 1)

# "bo" is for "blue dot"
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
# b is for "solid blue line"
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()

plt.show()

print(model.predict(train_data[:1])) # 预测第一个文本  [[0.7266425]] 

调试结果：