写一个训练神经网络分词模型
时间: 2024-05-13 16:16:53 浏览: 10
好的,下面是一个简单的神经网络分词模型训练代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载数据集
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
data = f.readlines()
data = [line.strip().split() for line in data]
# 构建词表
vocab = set()
for line in data:
for word in line:
vocab.add(word)
vocab = list(vocab)
word2id = {w: i for i, w in enumerate(vocab)}
# 构建训练数据
max_len = max([len(line) for line in data])
X = np.zeros((len(data), max_len))
Y = np.zeros((len(data), max_len))
for i, line in enumerate(data):
for j, word in enumerate(line):
X[i, j] = word2id[word]
if j < len(line) - 1:
Y[i, j] = 1
# 构建模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 128
hidden_dim = 128
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim),
tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(hidden_dim, return_sequences=True)),
tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy")
# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=10, batch_size=32)
# 保存模型
model.save("seg_model.h5")
```
这里的训练数据集格式为每行一个句子,单词之间用空格分隔。训练数据集保存在`data.txt`文件中。模型使用了一个双向LSTM层和一个全连接层,其中LSTM层输出的每个时间步都通过全连接层输出一个二分类结果,表示该时间步是否为分词点。训练完成后,可以将模型保存在`seg_model.h5`文件中。