Kerasで形態素解析タスクをどのように扱うか

1年 ago
陽, 向宇
1 minute

Kerasでの単語分割作業には、通常Tokenizerクラスを使用する必要があります。このクラスはテキストデータを整数のシーケンスに変換するために使用されます。単語分割作業の主要なステップは以下の通りです。

  1. トークナイザーオブジェクトを作成し、トレーニングデータに合わせる。
from keras.preprocessing.text import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(train_texts)
  1. テキストデータを整数列に変換する。
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_texts)
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)
  1. 整数のシーケンスを埋めて、それらが同じ長さを持つようにします。
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

max_len = 100
train_sequences_padded = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_len)
test_sequences_padded = pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_len)
  1. モデルを構築し、トレーニングを行う。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=num_words, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(LSTM(units=64))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_sequences_padded, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
  1. テストデータを予測してモデルの性能を評価する。
predictions = model.predict(test_sequences_padded)

これは単語分割タスクを処理するための基本的な手順です。具体的な要件やデータセットに応じて調整や拡張が可能です。

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