定州市住房和城乡建设局 网站,网站建设入门教程视频,做旅游那些网站好,做推广公司成语是汉语中的一种特殊表达形式#xff0c;而语序成语则更加特殊#xff0c;需要通过特定的语序才能表达其含义。在这篇文章中#xff0c;我们将使用简单的神经网络来识别具有特定语序的成语。
首先#xff0c;我们定义了一个数据集#xff0c;其中包含了一些语序成语和…成语是汉语中的一种特殊表达形式而语序成语则更加特殊需要通过特定的语序才能表达其含义。在这篇文章中我们将使用简单的神经网络来识别具有特定语序的成语。
首先我们定义了一个数据集其中包含了一些语序成语和非语序成语的例子 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import numpy as np
# 定义数据集 sentences [ 鱼水情深, 水鱼情深, 风和日丽, 日和风丽 ] labels np.array([1, 1, 0, 0]) # 1代表含有语序成语0代表不含 接下来我们使用Tokenizer将句子转换为序列并构建词汇表 # 构建词汇表 tokenizer Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(sentences) word_index tokenizer.word_index vocab_size len(word_index)
# 将句子转换为序列 sequences tokenizer.texts_to_sequences(sentences) 然后我们对序列进行填充使它们的长度相同 # 填充序列使其长度相同 max_length max([len(seq) for seq in sequences]) padded_sequences pad_sequences(sequences, maxlenmax_length, paddingpost) 现在我们可以构建神经网络模型来识别语序成语。这里我们使用一个简单的Embedding层和一个全连接层 # 构建模型 model tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(input_dimvocab_size1, output_dim16, input_lengthmax_length), tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(), tf.keras.layers.Dense(1, activationsigmoid) ])
# 编译模型 model.compile(lossbinary_crossentropy, optimizeradam, metrics[accuracy])
# 训练模型 model.fit(padded_sequences, labels, epochs10, verbose2)
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