使用Keras处理Quora问题对：特征选择与加权损失函数

"16337341朱志儒" 本文主要介绍了一位名为朱志儒的IT从业者的工作，他使用Windows 10 64位操作系统，配备Intel Core i5-6300HQ处理器，8GB内存以及NVIDIA GeForce GTX 950M显卡。他在Python环境中进行开发，利用了多个库，包括pandas 0.24.2、numpy 1.16.4、gensim 3.7.3、Keras 2.2.4、sklearn 0.21.2、nltk 3.4.3以及matplotlib 3.0.2，这些库广泛应用于数据处理、自然语言处理（NLP）和机器学习领域。 朱志儒的工作内容涉及了一个Quora问题相似性判断的项目。Quora训练集包含大约40万个可能相似的问题对，每个问题对由四个部分组成：问题对ID（qid1和qid2）、问题内容（question1和question2）以及一个标识符（is_duplicate），用于标记问题是否重复。在分析数据时，他发现训练集中的正样本（表示问题重复的样本）占比为0.3692，而基于这个比例在测试集上预测的logloss为0.55，但训练集的logloss为0.6585，这表明训练集和测试集的数据分布存在差异。 为了解决这个问题，朱志儒采用了Keras的`class_weight`参数，在模型训练过程中动态调整损失函数，使得模型能够更均衡地对待不同类别的样本。在特征工程阶段，他删除了停用词，并统计了训练集和测试集中问题对的单词数量，以便于进一步分析和处理文本数据。具体代码如下： ```python train_sentences = pd.Series(train_set['question1'].tolist() + train_set['question2'].tolist()).astype(str) test_sentences = pd.Series(test_set['question1'].tolist() + test_set['question2'].tolist()).astype(str) train_lens = train_sentences.apply(lambda x: len([i for i in x.split() if i not in stop])) test_lens = test_sentences.apply(lambda x: len([i for i in x.split() if i not in stop])) print("训练集平均值：", np.mean(train_lens)) print("测试集平均值：", np.mean(test_lens)) ``` 这段代码首先将问题1和问题2的文本合并成一个序列，并将它们转换为字符串类型。然后，通过`apply()`函数对每个问题进行处理，计算去除停用词后的单词数量。最后，计算训练集和测试集中问题对的平均单词数，以了解文本的长度分布情况，这对于文本相似性计算至关重要。 通过这样的方法，朱志儒能够更好地理解和调整模型，以适应数据集的特性，从而提高模型在测试集上的性能。他的工作展示了在处理不平衡数据集时如何运用机器学习策略，以及如何利用Python和相关库进行有效的NLP任务处理。