《自然语言处理实战入门》 深度学习组件TensorFlow2.0 ---- 文本数据建模流程
文章大纲
- 一,准备数据
- 二,定义模型
- 三,训练模型
- 四,评估模型
- 五,使用模型
- 六,保存模型
- 参考文献
文本处理的建模流程,使用清华发布的新闻分类数据集:
- 中文文本分类数据集THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。我们在原始新浪新闻分类体系的基础上,重新整合划分出14个候选分类类别:财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。使用THUCTC工具包在此数据集上进行评测,准确率可以达到88.6%。
一,准备数据
文本数据预处理较为繁琐,包括中文切词(本示例不涉及),构建词典,编码转换,序列填充,构建数据管道等等。
在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种,第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成器管道。
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