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one-hot#xff1a; pad_sequences: 建模: 介绍#xff1a; Word Embedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系#xff0c;将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中#xff0c;相似的单词在空间…目录 介绍
one-hot pad_sequences: 建模: 介绍 Word Embedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中相似的单词在空间中的距离也比较接近具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。 Word Embedding可以通过各种方法来实现包括基于统计的方法如Word2Vec和GloVe和基于神经网络的方法如Skip-gram和CBOW模型。这些方法通常使用大量的文本语料库来学习单词的向量表示。 Word Embedding在自然语言处理任务中广泛应用如文本分类、情感分析、机器翻译等。由于Word Embedding能够捕捉到单词之间的语义关系使得计算机能够更好地理解和处理自然语言。 one-hot from tensorflow.keras.preprocessing.text import one_hot中的one_hot函数用于将文本数据进行one-hot编码。 在自然语言处理任务中文本通常需要进行预处理和编码才能用于训练模型。其中one-hot编码是一种常用的文本编码方式它将每个单词映射到一个唯一的整数索引并将索引表示为一个独热向量。独热向量是一个稀疏向量只有一个元素为1其余元素为0该元素的位置对应着单词的索引。 通过使用one_hot函数可以将文本数据中的单词转换为对应的整数索引方便后续处理和模型训练。该函数接受两个参数文本数据和词汇表大小。它会根据词汇表的大小将文本数据中的每个单词映射到一个唯一的整数索引并返回一个编码后的整数列表。这些整数可以用作模型的输入或特征表示。 ### sentences
sentences[ the glass of milk,the glass of juice,the cup of tea,I am a good boy,I am a good developer,understand the meaning of words,your videos are good,]### Vocabulary size
voc_size10000onehot_repr[one_hot(words,voc_size) for words in sentences]
print(onehot_repr)结果
[[1607, 1898, 6281, 9401], [1607, 1898, 6281, 3401], [1607, 6359, 6281, 2217], [7508, 378, 2733, 8693, 7438], [7508, 378, 2733, 8693, 5363], [8292, 1607, 4448, 6281, 8555], [1825, 3648, 3717, 8693]] pad_sequences: pad_sequences函数是用于将序列数据进行填充Padding或截断Truncation的方法。在自然语言处理任务中文本通常是以序列的形式表示的例如句子或文档中的单词序列。这些序列的长度可能不一致为了在神经网络中进行处理需要将它们转换为相同长度的序列。 pad_sequences函数可以根据指定的最大长度对序列进行填充或截断操作。如果序列长度小于最大长度则会在序列的末尾添加特定的填充值通常是0使得序列长度与最大长度相同。如果序列长度大于最大长度则会从序列的末尾进行截断使得序列长度与最大长度相同。 填充或截断序列可以确保在输入神经网络之前所有的序列具有相同的长度。这对于训练机器学习模型非常重要因为神经网络需要一个固定长度的输入。此外在进行批量训练时将数据转换为相同长度的序列可以提高计算效率。 from tensorflow.keras.layers import Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequentialimport numpy as npsent_length8
embedded_docspad_sequences(onehot_repr,paddingpre,maxlensent_length)
print(embedded_docs)结果
[[ 0 0 0 0 1607 1898 6281 9401][ 0 0 0 0 1607 1898 6281 3401][ 0 0 0 0 1607 6359 6281 2217][ 0 0 0 7508 378 2733 8693 7438][ 0 0 0 7508 378 2733 8693 5363][ 0 0 0 8292 1607 4448 6281 8555][ 0 0 0 0 1825 3648 3717 8693]]建模:
dim10modelSequential()
model.add(Embedding(voc_size,dim,input_lengthsent_length))
model.compile(adam,mse)model.summary()
