基于深度学习的文本分类系统(完整代码+数据)bert+rnn textcnn fastcnn bert

时间: 2023-09-28 08:01:51 浏览: 141
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人工智能-深度学习-文本分类-使用Bert,ERNIE,进行中文文本分类

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基于深度学习的文本分类系统常用的包括BERT、RNN、TextCNN、FastCNN等模型。下面将为您提供完整代码和数据。 首先,我们需要导入相关的库:tensorflow、keras、numpy等。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Concatenate from tensorflow.keras.models import Sequential import numpy as np ``` 接下来,我们准备训练数据和测试数据。假设已经准备好了train_texts和train_labels作为训练集的文本和标签,test_texts和test_labels作为测试集的文本和标签。 ```python train_texts = [...] # 训练集文本 train_labels = [...] # 训练集标签 test_texts = [...] # 测试集文本 test_labels = [...] # 测试集标签 ``` 然后,我们需要对文本进行预处理,将其转换为数值表示。这里我们使用Tokenizer将文本转换为单词索引序列。 ```python tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(train_texts) train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_texts) test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts) vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 # 词汇表大小 ``` 接着,我们需要将序列填充为相同的长度,这里我们采用max_len作为填充长度。 ```python max_len = 100 # 填充长度 train_data = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_len) test_data = pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_len) ``` 现在,我们可以构建基于RNN的文本分类模型了。 ```python model = Sequential() model.add(Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_len)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=10, batch_size=64) ``` 如果您想使用TextCNN或FastCNN模型进行文本分类,可以参考以下代码: ```python filters = 100 kernel_size = 3 model = Sequential() model.add(Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_len)) model.add(Conv1D(filters, kernel_size, activation='relu', padding='valid')) model.add(GlobalMaxPooling1D()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=10, batch_size=64) ``` 最后,对于BERT模型,您可以使用Hugging Face提供的transformers库。您可以根据自己的需求选择相应的BERT模型,例如bert-base-uncased、bert-large-uncased等。 ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) test_encodings = tokenizer(test_texts, truncation=True, padding=True) train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(( dict(train_encodings), train_labels )) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(( dict(test_encodings), test_labels )) model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32) attention_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32) outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) output = outputs[0][:, 0, :] output = Dense(1, activation='sigmoid')(output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=output) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_dataset.shuffle(1000).batch(16), epochs=10, batch_size=16) ``` 以上是基于深度学习的文本分类系统的完整代码和数据示例,您可以根据需要进行修改和调整。注意,BERT模型的训练可能需要较长的时间和更大的计算资源。
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