使用孪生网络判断文本相似度的代码怎么写
时间: 2024-05-09 14:21:35 浏览: 14
您可以参考以下代码:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Subtract, Lambda
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
# 定义输入层
input1 = Input(shape=(None,))
input2 = Input(shape=(None,))
# 定义嵌入层
embedding_layer = Embedding(10000, 100)
# 将输入文本通过嵌入层得到嵌入向量
embedded1 = embedding_layer(input1)
embedded2 = embedding_layer(input2)
# 定义LSTM层
lstm_layer = LSTM(128)
# 将嵌入向量通过LSTM层得到LSTM特征向量
lstm1 = lstm_layer(embedded1)
lstm2 = lstm_layer(embedded2)
# 定义计算相似度的层
sub_layer = Subtract() # 定义差层
abs_layer = Lambda(lambda x: tf.abs(x)) # 定义绝对值层
merge_layer = abs_layer(sub_layer([lstm1, lstm2])) # 计算LSTM特征向量的差值并取绝对值
# 定义输出层
output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(merge_layer)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output_layer)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
以上就是一个使用孪生网络判断文本相似度的代码,您可以根据实际需求进行修改。如果您有更多问题,可以直接问我哦!
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