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在深度学习的领域中#xff0c;自然语言处理#xff08;NLP#xff09;是一个令人兴奋且快速发展的分支。它使得机器能够理解、解释和生成人类语言。在本博客中#xff0c;我们将通过构建一个简单的标题生成器来探索NLP的基础知识#xff0c;了解如何使用深度学习模…引言
在深度学习的领域中自然语言处理NLP是一个令人兴奋且快速发展的分支。它使得机器能够理解、解释和生成人类语言。在本博客中我们将通过构建一个简单的标题生成器来探索NLP的基础知识了解如何使用深度学习模型处理序列数据。
序列数据与自然语言
与图像数据不同语言数据是序列化的这意味着单词的顺序对于理解整个句子的意图至关重要。处理这类数据时我们通常需要使用专门的模型如循环神经网络RNN。
目标
通过本节的学习您将能够
准备循环神经网络RNN使用的序列数据。构建和训练模型以执行单词预测任务。
标题生成器的构建
我们将构建一个模型它可以根据一些起始单词预测出一个完整的标题。这个模型将使用《纽约时报》的文章标题作为训练数据。
读入和清洗数据
首先我们需要从CSV文件中读取数据并将它们存储在一个列表中。同时我们需要清洗数据过滤掉任何标记为“未知”的标题。
import os
import pandas as pdnyt_dir data/nyt_dataset/articles/
all_headlines []
for filename in os.listdir(nyt_dir):if Articles in filename:headlines_df pd.read_csv(nyt_dir filename)all_headlines.extend(list(headlines_df.headline.values))# 清洗数据移除 Unknown
all_headlines [h for h in all_headlines if h ! Unknown]分词和创建序列
接下来我们使用Keras的Tokenizer将文本数据转换为数字序列。分词是将文本转换为模型可以理解的数字表示的过程。
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizertokenizer Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(all_headlines)
total_words len(tokenizer.word_index) 1# 创建序列
input_sequences []
for line in all_headlines:token_list tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]for i in range(1, len(token_list)):partial_sequence token_list[:i1]input_sequences.append(partial_sequence)填充序列
由于序列长度不一致我们需要使用pad_sequences来填充序列使它们长度一致。
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesmax_sequence_len max([len(x) for x in input_sequences])
input_sequences np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlenmax_sequence_len, paddingpre))创建预测器和目标
我们将序列分为预测器predictors和目标labels。预测器是序列中除了最后一个词以外的所有词而目标则是序列的最后一个词。
predictors input_sequences[:, :-1]
labels input_sequences[:, -1]# 将标签转换为独热编码
from tensorflow.keras import utils
labels utils.to_categorical(labels, num_classestotal_words)构建模型
我们构建一个包含嵌入层、长短期记忆层LSTM和输出层的模型。
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Sequentialinput_len max_sequence_len - 1
model Sequential()
model.add(Embedding(total_words, 10, input_lengthinput_len))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(total_words, activationsoftmax))编译和训练模型
我们使用Adam优化器和多分类交叉熵作为损失函数来编译模型。
model.compile(losscategorical_crossentropy, optimizeradam)
model.fit(predictors, labels, epochs30, verbose1)进行预测
最后我们可以使用训练好的模型来预测新标题。
def predict_next_token(seed_text):token_list tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]token_list pad_sequences([token_list], maxlenmax_sequence_len-1, paddingpre)prediction model.predict_classes(token_list, verbose0)return prediction# 生成新标题
def generate_headline(seed_text, next_words1):for _ in range(next_words):prediction predict_next_token(seed_text)next_word tokenizer.sequences_to_texts([prediction])[0]seed_text next_wordreturn seed_text.title()seed_texts [washington dc is,today in new york,the school district has,crime has become
]for seed in seed_texts:print(generate_headline(seed, next_words5))结语
通过本博客我们探索了如何使用深度学习处理自然语言数据并构建了一个简单的标题生成器。这个模型使用了RNN特别是LSTM层来处理序列数据。虽然我们的例子相对简单但它展示了深度学习在NLP领域的潜力。随着模型的进一步训练和优化它将能够生成更加复杂和语义上有意义的标题。
