На нашем сайте вы можете читать онлайн «Нейросети. Обработка естественного языка». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программы. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Нейросети. Обработка естественного языка
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
22 сентября 2023
Краткое содержание книги Нейросети. Обработка естественного языка, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Нейросети. Обработка естественного языка. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Джейд Картер) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют нейронные сети.
Нейросети. Обработка естественного языка читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Нейросети. Обработка естественного языка без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Создаем модель CNN, состоящую из слоев Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D и Dense.
6. Компилируем модель, используя оптимизатор "adam" и функцию потерь "binary_crossentropy".
7. Обучаем модель на обучающих данных в течение 10 эпох.
8. Оцениваем модель на тестовых данных (4 отдельных отзыва).
Результаты этого кода включают в себя точность модели на тестовых данных, которая измеряет, насколько хорошо модель классифицирует новые отзывы как положительные или отрицательные. Вы увидите значение точности на тестовых данных в консоли после выполнения кода.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Генерируем примеры текстовых данных
texts = ["Это отличный продукт.", "Этот товар ужасен.", "Мне нравится эта книга.", "Не советую этот фильм."]
labels = [1, 0, 1, 0] # 1 – положительный отзыв, 0 – отрицательный отзыв
# Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности чисел
tokenizer = tf.
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
# Подготавливаем данные для CNN
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)
# Преобразуем метки в массив numpy
labels = np.array(labels)
# Создаем модель CNN
model = tf.
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=16, input_length=max_sequence_length),
tf.keras.layers.Conv1D(128, 3, activation='relu'), # Уменьшили размер ядра до 3
tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Обучаем модель
history = model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, verbose=1)
# Оцениваем модель на тестовых данных
test_texts = ["Это лучшая книга.
test_labels = [1, 0, 1, 0] # Метки для тестовых данных
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)
padded_test_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_sequence_length)
test_labels = np.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Нейросети. Обработка естественного языка, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Другие книги автора
Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Джейд Картер! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.
Похожие книги
