Keras 深度学习：从零开始构建单词向量

人工智能

2023-12-18 20:15:19

利用 Keras 创建单词向量：从头开始捕获语义

简介

在自然语言处理 (NLP) 领域，单词向量是深入理解文本数据的重要工具。这些向量将单词映射到多维空间中，捕捉单词之间的语义关系。本博客将指导您使用 Keras，一个强大的深度学习库，从头开始构建单词向量。

单词向量：揭开它们的奥秘

单词向量将单词转换为数学表示形式，称为向量。这些向量包含有关单词含义的信息，例如单词的同义词、反义词和语义上下文。通过分析单词在文本中的出现次数，我们可以学习到这些向量，并利用它们来增强 NLP 模型的性能。

使用 Keras 构建单词向量

构建单词向量涉及以下步骤：

1. 预处理文本： 将文本转换为单词序列，并将其数字化。

2. 创建 Keras 模型： 构建一个神经网络模型，包括一个嵌入层，该层将单词转换为向量。

3. 训练模型： 使用训练数据训练模型，使嵌入层学习单词向量。

4. 获得单词向量： 从训练好的模型中提取嵌入层，它包含单词向量。

代码示例

import keras.preprocessing.text as kpt
import keras.layers as kl
import keras.models as km
import numpy as np

# 预处理文本
tokenizer = kpt.Tokenizer(num_words=10000)
data = kpt.text_to_word_sequence("This is a sample sentence.")
tokenizer.fit_on_texts([data])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences([data])

# 创建 Keras 模型
model = km.Sequential()
model.add(kl.Embedding(input_dim=10000, output_dim=100))
model.add(kl.Dense(100, activation='relu'))
model.add(kl.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(sequences, np.array([[0]]), epochs=10)

# 获得单词向量
embedding_layer = model.get_layer('embedding')
word_vectors = embedding_layer.get_weights()[0]