神经网络训练分词模型程序
时间: 2023-12-16 16:04:08 浏览: 22
以下是使用Python编写的一个简单的神经网络训练分词模型程序:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 读取数据集
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
data = f.read().split()
# 构建字典
word_dict = {}
for word in data:
if word not in word_dict:
word_dict[word] = len(word_dict)
# 构建训练数据集
X_train = []
y_train = []
for i in range(len(data) - 1):
X_train.append(word_dict[data[i]])
y_train.append(word_dict[data[i+1]])
# 转换为独热编码
X_train = tf.keras.utils.to_categorical(X_train, num_classes=len(word_dict))
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=len(word_dict))
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, input_shape=(len(word_dict),), activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(len(word_dict), activation="softmax")
])
# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy")
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)
# 保存模型
model.save("model.h5")
```
该代码首先读取一个文本文件,将其分成单词,然后构建一个字典,将每个单词映射到一个唯一的整数。然后,它将训练数据集转换为独热编码,并使用这些数据训练一个简单的神经网络模型。最后,它将保存模型以供以后使用。请注意,这只是一个简单的模型,可能需要进行更多的优化和调整以获得更好的结果。