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[:, 0]] y_test = data[10000:, 1:] y_test = np.eye(2)[y_test[:, 0]] # 构造半监督学习情感分析神经网络模型 input_shape = (max_len,) inputs = Input(shape=input_shape) embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=max_len)(inputs) conv = Conv1D(filters=128, kernel_size=3, padding='valid', activation='relu')(embedding) pool = GlobalMaxPooling1D()(conv) dropout = Dropout(0.5)(pool) outputs = Dense(2, activation='softmax')(dropout) model = Model(inputs, outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=1, batch_size=128, verbose=1) # 预测测试集 predicted_labels = model.predict(x_test) # 将预测结果添加到未标注数据集中 # data[10000:,1:]['label'] = predicted_labels data[10000:, 'label'] = predicted_labels print(predicted_labels[0:10]) print(data[10000:10005,:])

这段代码是一个半监督学习的情感分析神经网络模型，主要进行以下操作:

首先，将x_train序列填充到最大长度max_len，将x_test序列填充到相同的长度。

然后，将标签转换为独热编码，并将测试集划分为输入数据和标签。

接下来，构建一个半监督学习情感分析神经网络模型。首先，使用Input函数定义输入层，并指定输入数据的形状。然后，使用Embedding层将输入序列编码为密集向量的序列，并使用Conv1D层对序列进行卷积操作。接着，使用GlobalMaxPooling1D层进行池化操作，将卷积后得到的特征图进行降维。最后，通过Dense层输出分类结果，使用softmax作为激活函数。

在模型编译时，使用adam优化器、categorical_crossentropy损失函数和accuracy评估指标。

使用fit函数对模型进行训练，将训练集和测试集输入模型，并在1个epoch中进行训练，使用批量大小为128。同时，将测试集作为验证数据输入模型，并设置verbose参数为1，以便打印出训练进度信息。

使用predict函数对测试集进行预测，并将预测结果添加到未标注数据集中。

最后，打印出前10个预测结果和对应的数据集行数据。

相关问题

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]

这段代码中存在几个问题：

1. `labels` 的赋值有误。应该是 `labels = np.array(data[:, 1:])`，因为标签是从第二列开始的。

2. `validation_data` 的格式有误。应该是 `validation_data=(x_val, y_val)`，而不是 `validation_data=[x_val, y_val]`。

3. 在使用 `Sequential` 模型时，需要指定输入的维度。这里应该是 `model.add(Dense(10000, activation='sigmoid', input_dim=maxlen))`，而不是 `model.add(Dense(10000, activation='sigmoid'))`。

4. 绘制图表时，应该使用 `val_acc` 和 `val_loss`，而不是 `test_acc` 和 `test_loss`。

5. 在将标签转换为独热编码时，应该使用 `y_train[:, 0]` 和 `y_test[:, 0]`，而不是 `y_train` 和 `y_test`。

以下是修改后的代码：

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[:training_samples]
y_train = labels[:training_samples]
x_val = data[training_samples:training_samples+validation_samples]
y_val = labels[training_samples:training_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', input_dim=maxlen))
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']

epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()

plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, 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[:, 0]]
y_test = data[10000:, 1:]
y_test = np.eye(2)[y_test[:, 0]]

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) print("训练记录数量：{}, 标签数量：{}".format(len(train_data), len(train_labels))) print(train_data[0]) train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=256) test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=256) print(train_data[0])

这段代码加载了 IMDB 数据集，该数据集包含 50,000 条来自互联网电影数据库 (IMDB) 的电影评论。其中，25,000 条评论用于训练，另外 25,000 条评论用于测试。在加载数据时，`num_words=10000` 表示仅保留训练集中最常见的 10,000 个单词，并将其它单词替换为特殊的占位符。具体来说：

- `train_data` 和 `test_data` 是整数列表，表示电影评论中单词的索引。每个单词都有一个唯一的整数编号，表示其在词汇表中的位置。
- `train_labels` 和 `test_labels` 是 0 和 1 的整数列表，其中 0 表示负面评论，1 表示正面评论。

接下来，代码使用 `pad_sequences` 函数将所有评论填充为长度相同的序列，以便于输入到神经网络中。具体来说：

- `padding='post'` 表示在序列的末尾进行填充。
- `value=0` 表示使用值为 0 的占位符进行填充。
- `maxlen=256` 表示所有序列的最大长度为 256 个单词。如果序列长度不足 256 个单词，则在末尾进行填充；如果序列长度超过 256 个单词，则截断超出部分。

最后，代码打印了训练集中第一个评论的原始文本和填充后的序列。