基于Keras的imdb数据集电影评论情感二分类

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据…

kaggle——Bag of Words Meets Bags of Popcorn（IMDB电影评论情感分类实践）

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(…

【项目实战】Kaggle电影评论情感分析

前言这几天持续摆烂了几天,原因是我自己对于Kaggle电影评论情感分析的这个赛题敲出来的代码无论如何没办法运行,其中数据变换的维度我无法把握好,所以总是在函数中传错数据.今天痛定思痛,重新写了一遍代码,终于成功. 从国籍分类入手在这个题目之前,给了一个按照姓名分类国籍的写法 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13 按照这个写法我来写这个赛题,代码以及注释如下 ''''''''' 构建一个RNN分类器任务:一个名称分类器,根据输入的名…

基于keras中IMDB的文本分类 demo

本次demo主题是使用keras对IMDB影评进行文本分类: import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) print("Tr…

keras框架下的深度学习（二）二分类和多分类问题

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,…

电影评论分类：二分类问题（IMDB数据集）

IMDB数据集是Keras内部集成的,初次导入需要下载一下,之后就可以直接用了. IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价.该数据集已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词.加载数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (t…

kaggle之电影评论文本情感分类

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau…

tensorflow 教程文本分类 IMDB电影评论

昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失函数的配置),建立一个验证集,训练模型,评估模型,显示训练精度和损失图. 代码我已经完全上传到我的github中去了 https://github.com/OnesAlone/deepLearning/bl…

京东评论情感分类器（基于bag-of-words模型）

京东评论情感分类器(基于bag-of-words模型) 近期在本来在研究paraVector模型,想拿bag-of-words来做对照. 数据集是京东的评论,经过人工挑选,选出一批正面和负面的评论. 实验的数据量不大,340条正面,314条负面.我一般拿200正面和200负面做训练,剩下做測试. 做着做着,领悟了一些机器学习的道理.发现,对于不同的数据集,效果是不同的. 对于特定的数据集,随便拿来一套模型可能并不适用. 对于这些评论,我感觉就是bag-of-words模型靠谱点. 由于这些评论的…

基于Keras 的VGG16神经网络模型的Mnist数据集识别并使用GPU加速

这段话放在前面:之前一种用的Pytorch,用着还挺爽,感觉挺方便的,但是在最近文献的时候,很多实验都是基于Google 的Keras的,所以抽空学了下Keras,学了之后才发现Keras相比Pytorch而言,基于keras来写神经网络的话太方便,因为Keras高度的封装性,所以基于Keras来搭建神经网络很简单,在Keras下,可以用两种两种方法来搭建网络模型,分别是Sequential()与Model(),对于网络结构简单,层次较少的模型使用sequential方法较好,只需不断地mode…

RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集

目录 Sentiment Analysis Two approaches Single layer Multi-layers Sentiment Analysis Two approaches SimpleRNNCell single layer multi-layers RNNCell Single layer import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tenso…

使用RNN对文本进行分类实践电影评论

本教程在IMDB大型影评数据集上训练一个循环神经网络进行情感分类. from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals# !pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0import tensorflow_datasets as tfdsimport tensorflow as tf 导入matplotlib并创建一个辅助函数来绘制图形 impor…

Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式…

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88）

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline(基于Keras val_acc: 0.88) 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 项目github地址:https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras (应比赛组委会要求,Github暂时关闭,比赛结束后公开,主要代码都在下方) 大赛简介为响应国家健康中国战略,推送健康医疗和大数据的融合发展的政策,…

基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测

目录基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测问题描述长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法基于时间步的 LSTM 网络回归在批量训练之间保持 LSTM 的记忆在批量训练中堆叠 LSTM 网络总结扩展阅读本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型…

基于 Keras 用深度学习预测时间序列

目录基于 Keras 用深度学习预测时间序列问题描述多层感知机回归多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向扩展阅读本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络…

Pytorch文本分类(imdb数据集)，含DataLoader数据加载，最优模型保存

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试…

基于keras实现的中文实体识别

1.简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称作专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广.命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名.地名.机构名.时间.专有名词等.NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称.型号.价格等. 命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. 2.常见算法 2…

缓存篇~第七回　Redis实现基于方法签名的数据集缓存（可控更新，分布式数据缓存）

返回目录本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存(可控更新,WEB端数据缓存)的续篇,事实上,有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式,而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说,实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手,也更加满足大型网站的设计规则.(在多web服务器时(web端实现负载均衡,反向代理),EnterpriseLibrary.Cachin…

[AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:…

针对于网络安全领域中基于PCAP流量的数据集

网络安全领域中基于PCAP流量的数据集 MAWI Working Group Traffic Archive URL:http://mawi.wide.ad.jp/mawi/ CIC dataset Canadian Institute for Cybersecurity datasets are used around the world by universities, private industry and independent researchers. URL:https://www…