基于神经网络的THUCNews数据集文本分类

时间: 2023-11-24 08:07:12 浏览: 146
THUCNews数据集是一个中文文本分类数据集,包含74万篇新闻文本,共10个类别。基于神经网络的THUCNews数据集文本分类可以采用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或者Transformer等模型进行建模。其中,CNN模型可以通过卷积层提取文本的局部特征,再通过池化层进行特征降维和特征选择,最后通过全连接层进行分类。而RNN模型则可以通过LSTM或GRU等门控循环单元捕捉文本的序列信息,再通过全连接层进行分类。Transformer模型则是一种基于自注意力机制的模型,可以同时捕捉文本的全局和局部信息,具有较好的性能表现。
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用python基于神经网络的THUCNews数据集文本分类

好的,我可以给你提供一个基于神经网络的THUCNews数据集文本分类的Python实现。 首先,我们需要下载THUCNews数据集。可以在清华大学开源软件镜像站上下载,链接为:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/thulac/data/THUCNews.zip。 接下来,我们需要对数据进行预处理。我们可以使用Python中的jieba库进行中文分词,然后将分词结果转化成数字形式。代码如下所示: ```python import jieba import os import numpy as np # 加载停用词 stopwords = [] with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.append(line.strip()) # 对文本进行分词和数字化处理 def preprocess_text(text, word_to_id, max_length): words = jieba.cut(text) words = [word for word in words if word not in stopwords] words = [word_to_id[word] if word in word_to_id else 0 for word in words] if len(words) < max_length: words += [0] * (max_length - len(words)) else: words = words[:max_length] return np.array(words) ``` 接下来,我们需要将文本数据转化成数字形式。我们可以先将所有文本中的单词统计出来,然后根据单词出现次数进行排序,将出现频率最高的前N个单词作为我们的词汇表。代码如下所示: ```python # 构建词汇表 def build_vocab(data_path, vocab_path, vocab_size): word_to_count = {} with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip().split('\t') if len(line) != 2: continue words = jieba.cut(line[1]) for word in words: if word not in word_to_count: word_to_count[word] = 0 word_to_count[word] += 1 sorted_words = sorted(word_to_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 取出现频率最高的前vocab_size个单词 vocab = ['<PAD>', '<UNK>'] + [x[0] for x in sorted_words[:vocab_size - 2]] with open(vocab_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(vocab)) ``` 接下来,我们可以将所有文本数据转化成数字形式。代码如下所示: ```python # 将数据转化成数字形式 def convert_data_to_id(data_path, vocab_path, max_length): with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as f: vocab = [line.strip() for line in f] word_to_id = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} labels = [] texts = [] with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip().split('\t') if len(line) != 2: continue label = int(line[0]) text = preprocess_text(line[1], word_to_id, max_length) labels.append(label) texts.append(text) return np.array(labels), np.array(texts) ``` 接下来,我们可以定义神经网络模型。这里我们使用一个简单的卷积神经网络,代码如下所示: ```python import tensorflow as tf # 定义卷积神经网络模型 def cnn_model(inputs, num_classes, vocab_size, embedding_size, filter_sizes, num_filters): # Embedding Layer with tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, inputs) embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(embedded_chars, -1) # Convolution and Max Pooling Layers pooled_outputs = [] for i, filter_size in enumerate(filter_sizes): with tf.name_scope("conv-maxpool-%s" % filter_size): # Convolution Layer filter_shape = [filter_size, embedding_size, 1, num_filters] W = tf.Variable(tf.truncated_normal(filter_shape, stddev=0.1), name="W") b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[num_filters]), name="b") conv = tf.nn.conv2d(embedded_chars_expanded, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding="VALID", name="conv") # Activation Function h = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv, b), name="relu") # Max Pooling Layer pooled = tf.nn.max_pool(h, ksize=[1, inputs.shape[1] - filter_size + 1, 1, 1], strides=[1, 1, 1, 1], padding="VALID", name="pool") pooled_outputs.append(pooled) # Combine All Pooled Features num_filters_total = num_filters * len(filter_sizes) h_pool = tf.concat(pooled_outputs, 3) h_pool_flat = tf.reshape(h_pool, [-1, num_filters_total]) # Dropout Layer with tf.name_scope("dropout"): keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name="keep_prob") h_drop = tf.nn.dropout(h_pool_flat, keep_prob) # Output Layer with tf.name_scope("output"): W = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_filters_total, num_classes], stddev=0.1), name="W") b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[num_classes]), name="b") scores = tf.nn.xw_plus_b(h_drop, W, b, name="scores") return scores, keep_prob ``` 接下来,我们可以定义训练函数。代码如下所示: ```python # 训练函数 def train(data_path, vocab_path, model_path, num_classes, vocab_size, max_length, embedding_size, filter_sizes, num_filters, batch_size, num_epochs, learning_rate): # 加载数据 labels, texts = convert_data_to_id(data_path, vocab_path, max_length) # 划分训练集和测试集 num_samples = len(labels) indices = np.random.permutation(num_samples) train_indices = indices[:int(num_samples * 0.8)] test_indices = indices[int(num_samples * 0.8):] train_labels = labels[train_indices] test_labels = labels[test_indices] train_texts = texts[train_indices] test_texts = texts[test_indices] # 定义模型 inputs = tf.placeholder(tf.int32, [None, max_length], name="inputs") labels = tf.placeholder(tf.int32, [None], name="labels") logits, keep_prob = cnn_model(inputs, num_classes, vocab_size, embedding_size, filter_sizes, num_filters) # 定义损失函数和优化器 with tf.name_scope("loss"): loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)) with tf.name_scope("optimizer"): optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss) train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) # 定义评估指标 with tf.name_scope("accuracy"): correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.cast(labels, tf.int64)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32)) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(num_epochs): train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 num_batches = int(len(train_labels) / batch_size) for i in range(num_batches): batch_labels = train_labels[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] batch_texts = train_texts[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] _, batch_loss, batch_acc = sess.run([train_op, loss, accuracy], feed_dict={inputs: batch_texts, labels: batch_labels, keep_prob: 0.5}) train_loss += batch_loss train_acc += batch_acc train_loss /= num_batches train_acc /= num_batches test_loss, test_acc = sess.run([loss, accuracy], feed_dict={inputs: test_texts, labels: test_labels, keep_prob: 1.0}) print("Epoch %d: train_loss=%.4f, train_acc=%.4f, test_loss=%.4f, test_acc=%.4f" % (epoch + 1, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 保存模型 saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, model_path) ``` 最后,我们可以调用训练函数进行训练。代码如下所示: ```python data_path = 'THUCNews/THUCNews_train.txt' vocab_path = 'vocab.txt' model_path = 'model.ckpt' num_classes = 14 vocab_size = 50000 max_length = 200 embedding_size = 128 filter_sizes = [2, 3, 4] num_filters = 128 batch_size = 64 num_epochs = 10 learning_rate = 1e-3 # 构建词汇表 build_vocab(data_path, vocab_path, vocab_size) # 训练模型 train(data_path, vocab_path, model_path, num_classes, vocab_size, max_length, embedding_size, filter_sizes, num_filters, batch_size, num_epochs, learning_rate) ``` 这样,我们就完成了一个基于神经网络的THUCNews数据集文本分类的Python实现。

Python代码实现基于神经网络的THUCNews数据集文本分类

好的,以下是基于神经网络的THUCNews数据集文本分类的Python代码实现: ```python import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 def load_data(path, num_words, max_len, test_size=0.2): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() texts, labels = [], [] for line in lines: label, text = line.strip().split('\t') texts.append(text) labels.append(label) tokenizer = keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=num_words) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len) labels = to_categorical(np.asarray(labels, dtype='int32')) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=test_size) return x_train, y_train, x_test, y_test, word_index # 定义模型 def define_model(max_len, word_index, num_classes): model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(len(word_index) + 1, 128, input_length=max_len)) model.add(keras.layers.Conv1D(64, 5, activation='relu')) model.add(keras.layers.MaxPooling1D(5)) model.add(keras.layers.Conv1D(64, 5, activation='relu')) model.add(keras.layers.MaxPooling1D(5)) model.add(keras.layers.Flatten()) model.add(keras.layers.Dense(128, activation='relu')) model.add(keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # 训练模型 def train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test, batch_size, epochs): model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 def evaluate_model(model, x_test, y_test): loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('loss: {}\naccuracy: {}'.format(loss, accuracy)) # 预测新数据 def predict_new_data(model, text, word_index, max_len): tokenizer = keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=len(word_index)) tokenizer.fit_on_texts(text) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text) data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len) result = model.predict(data) return result # 主函数 if __name__ == "__main__": path = 'THUCNews_train.txt' num_words = 5000 max_len = 100 batch_size = 64 epochs = 10 num_classes = 10 x_train, y_train, x_test, y_test, word_index = load_data(path, num_words, max_len) model = define_model(max_len, word_index, num_classes) train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test, batch_size, epochs) evaluate_model(model, x_test, y_test) ``` 注:以上代码中的 THUCNews_train.txt 是 THUCNews 数据集的训练集,需要自行下载。此外,该代码只实现了简单的卷积神经网络模型,仅供参考,具体的模型结构和参数需要根据实际情况进行调整。
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