深度学习——如何用LSTM进行文本分类
简介
主要内容包括
如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入
如何定义LSTM
用训练好的LSTM进行文本分类
代码
导入相关库
#coding=utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn
import numpy as np
from tensorflow.python.ops.rnn import static_rnn
from tensorflow.python.ops.rnn_cell_impl import BasicLSTMCell
数据
# 数据
positive_texts = [
"我 今天 很 高兴",
"我 很 开心",
"他 很 高兴",
"他 很 开心"
]
negative_texts = [
"我 不 高兴",
"我 不 开心",
"他 今天 不 高兴",
"他 不 开心"
]
label_name_dict = {
0: "正面情感",
1: "负面情感"
}
配置信息
配置信息
embedding_size = 50
num_classes = 2
将文本和label数值化
# 将文本和label数值化
all_texts = positive_texts + negative_textslabels = [0] * len(positive_texts) + [1] * len(negative_texts)
max_document_length = 4
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)
datas = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(all_texts)))
vocab_size = len(vocab_processor.vocabulary_)
定义placeholder(容器)，存放输入输出
# 容器，存放输入输出
datas_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, [None, max_document_length])
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, [None])
词向量处理
# 词向量表
embeddings = tf.get_variable("embeddings", [vocab_size, embedding_size], initializer=tf.truncated_normal_initializer)
# 将词索引号转换为词向量[None, max_document_length] => [None, max_document_length, embedding_size]
embedded = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, datas_placeholder)
将数据处理为LSTM的输入格式
# 转换为LSTM的输入格式，要求是数组，数组的每个元素代表某个时间戳一个Batch的数据
rnn_input = tf.unstack(embedded, max_document_length, axis=1)
定义LSTM
# 定义LSTM
lstm_cell = BasicLSTMCell(20, forget_bias=1.0)
rnn_outputs, rnn_states = static_rnn(lstm_cell, rnn_input, dtype=tf.float32)
#利用LSTM最后的输出进行预测
logits = tf.layers.dense(rnn_outputs[-1], num_classes)
predicted_labels = tf.argmax(logits, axis=1)
定义损失和优化器
# 定义损失和优化器
losses= tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
labels=tf.one_hot(labels_placeholder, num_classes),
logits=logits
)
mean_loss = tf.reduce_mean(losses)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-2).minimize(mean_loss)
执行
with tf.Session() as sess:
# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
训练# 定义要填充的数据
feed_dict = {
datas_placeholder: datas,
labels_placeholder: labels
}
print("开始训练")
for step in range(100):
_, mean_loss_val = sess.run([optimizer, mean_loss], feed_dict=feed_dict)
if step % 10 == 0:
print("step = {}\tmean loss = {}".format(step, mean_loss_val))
预测
print("训练结束，进行预测")
predicted_labels_val = sess.run(predicted_labels, feed_dict=feed_dict)
for i, text in enumerate(all_texts):
label = predicted_labels_val[i]
label_name = label_name_dict[label]
print("{} => {}".format(text, label_name))
分享安排：
目标：
1.掌握大数据建模分析与使用方法。
2.掌握大数据平台技术架构。
3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。
6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。
7.掌握常见的机器学习算法。
具体内容：
一、大数据概述：1.大数据及特点分析；2.大数据关健技术；3.大数据计算模式；4.大数据应用实例
二、大数据处理架构Hadoop：1.Hadoop项目结构；2.Hadoop安装与使用；3.Hadoop集群的部署与使用；4.Hadoop 代表性组件
三、分布式文件系统HDFS ：1.HDFS体系结构；2.HDFS存储；3.HDFS数据读写过程
四、分布式数据库HBase ：1.HBase访问接口；2.HBase数据类型；3.HBase实现原理；4.HBase运行机制；5.HBase应用
五、MapReduce ：1.MapReduce体系结构；2.MapReduce工作流程；3.资源管理调度框架YARN ；4.MapReduce应用
六、Spark ：1.Spark生态与运行架构；2.Spark SQL；3.Spark部署与应用方式
七、IPython Notebook运行Python Spark程序：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式运行
八、Python Spark集成开发环境 ：1.Python Spark集成开发环境部署配置；2.Spark数据分析库MLlib的开发部署
九、Python Spark决策树二分类与多分类 ：1.决策树原理；2.大数据问题；3.决策树二分类；4.决策树多分类
十、Python Spark支持向量机 ：1.支持向量机SVM 原理与算法；2.Python Spark SVM程序设计
十一、Python Spark 贝叶斯模型 ：1.朴素贝叶斯模型原理；2.Python Spark贝叶斯模型程序设计
十二、Python Spark逻辑回归 ：1.逻辑回归原理；2.Python Spark逻辑回归程序设计
十三、Python Spark回归分析 ：1.大数据分析；2.数据集介绍；3.Python Spark回归程序设计
十四、Spark ML Pipeline 机器学习流程分类 ：1.机器学习流程组件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 机器学习流程分类程序设计
十五、Python Spark 创建推荐引擎 ：1.推荐算法；2.推荐引擎大数据分析使用场景；3.推荐引擎设计
十六、项目实践：1.日志分析系统与日志挖掘项目实践；2.推荐系统项目实践
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