x_c = cv.fit_transform(corn_texts)

时间: 2024-02-06 19:13:10 浏览: 76
这行代码使用CountVectorizer对象cv对corn_texts列表中的文本数据进行特征提取,并将结果存储在变量x_c中。具体来说,fit_transform()方法首先对corn_texts列表中的文本数据进行拟合,以确定特征集合,并生成一个稀疏矩阵表示文本数据的特征。然后,该方法使用这个特征集合对corn_texts列表中的每个文本进行特征提取,并将结果存储在变量x_c中。这个操作通常用于将文本数据转换为数值特征,以便于机器学习算法的训练和预测。
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TextData = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextData.columns = ['label'] TextData['texts'] = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 读入测试数据 TextDataTest = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextDataTest.columns = ['label'] TextDataTest['texts'] = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 设置计数器,用jieba.cut对句子进行分词,并用Vocab构建词表 counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])出现Vocab.init() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误怎么改

这个错误可能是因为你使用的`torchtext`版本不支持`min_freq`参数。在`torchtext 0.9.0`版本中,`Vocab`类的构造函数不再支持`min_freq`参数,你可以使用`min_freqs`参数来设置最小频次。 下面是一个示例代码,展示如何使用`min_freqs`参数设置最小频次: ``` from collections import Counter import jieba from torchtext.vocab import Vocab TextData = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextData.columns = ['label'] TextData['texts'] = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 设置计数器,用jieba.cut对句子进行分词,并用Vocab构建词表 min_freq = 1 # 设置最小频次 counter = Counter(word for (label, texts) in TextData.values for word in jieba.cut(texts)) vocab = Vocab(counter, min_freqs={word: freq for word, freq in counter.items() if freq >= min_freq}) print(vocab['我']) ``` 请尝试使用这个代码片段来解决你的问题。

class RNN: def init(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh 帮写一下用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型train函数以及test函数

好的,这里是使用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型的train函数以及test函数: ```python import numpy as np import pandas as pd import string from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 df = pd.read_csv("online_shopping_10_cats.csv") df = df[["Review Text", "Cat1"]] df = df.dropna() # 数据预处理 stop_words = set(stopwords.words('english') + list(string.punctuation)) def preprocess_text(text): tokens = word_tokenize(text.lower()) tokens = [t for t in tokens if t not in stop_words] return " ".join(tokens) df["Review Text"] = df["Review Text"].apply(preprocess_text) # 划分训练集和测试集 train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(df["Review Text"], df["Cat1"], test_size=0.2) # 构建词典 word_to_index = {} index_to_word = {} for i, word in enumerate(set(" ".join(train_texts).split())): word_to_index[word] = i index_to_word[i] = word # 将文本转换为数字序列 def text_to_sequence(text): seq = [] for word in text.split(): seq.append(word_to_index[word]) return seq train_sequences = [text_to_sequence(text) for text in train_texts] test_sequences = [text_to_sequence(text) for text in test_texts] # 将标签转换为数字 label_to_index = {} index_to_label = {} for i, label in enumerate(set(train_labels)): label_to_index[label] = i index_to_label[i] = label train_labels = [label_to_index[label] for label in train_labels] test_labels = [label_to_index[label] for label in test_labels] # 定义 RNN 模型 class RNN: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh # 训练函数 def train(model, sequences, labels, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): loss = 0 for i in range(len(sequences)): # 将输入和输出转换为 one-hot 编码 x = np.zeros((len(sequences[i]), model.input_size)) for j, index in enumerate(sequences[i]): x[j, index] = 1 y = np.zeros((model.output_size, 1)) y[labels[i]] = 1 # 前向传播 output, hidden = model.forward(x.T) # 计算损失 loss += np.sum((output - y) ** 2) # 反向传播 model.backward(x.T, output, y, learning_rate) # 输出每个 epoch 的损失 print("Epoch {}/{} loss: {}".format(epoch + 1, epochs, loss / len(sequences))) # 测试函数 def test(model, sequences, labels): correct = 0 for i in range(len(sequences)): # 将输入转换为 one-hot 编码 x = np.zeros((len(sequences[i]), model.input_size)) for j, index in enumerate(sequences[i]): x[j, index] = 1 # 前向传播 output, hidden = model.forward(x.T) # 获取预测结果 prediction = np.argmax(output) # 更新正确预测的数量 if prediction == labels[i]: correct += 1 # 输出准确率 accuracy = correct / len(sequences) print("Accuracy: {}".format(accuracy)) # 实例化 RNN 模型 input_size = len(word_to_index) hidden_size = 64 output_size = len(label_to_index) model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) # 训练模型 learning_rate = 0.01 epochs = 10 train(model, train_sequences, train_labels, learning_rate, epochs) # 测试模型 test(model, test_sequences, test_labels) ``` 在训练模型时,我们使用了 online_shopping_10_cats 数据集,并对数据进行了预处理、划分训练集和测试集、构建词典等操作。在训练过程中,我们使用了前向传播和反向传播算法来更新模型的权重和偏置,并输出了每个 epoch 的损失。在测试模型时,我们使用了测试集,计算出了模型的准确率。
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tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

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