Come eseguire la classificazione del testo in Python usando Tensorflow 2 e Keras

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Costruire modelli di deep learning (utilizzando livelli di incorporamento e ricorrenti) per diversi problemi di classificazione del testo come l'analisi del sentiment o la classificazione di 20 gruppi di notizie utilizzando Tensorflow e Keras in Python



Classificazione del testo è uno dei compiti importanti e comuni nell'apprendimento automatico supervisionato. Si tratta di assegnare una categoria (una classe) a documenti, articoli, libri, recensioni, tweet o qualsiasi cosa che riguardi il testo. È un compito fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale.

Molte applicazioni sembravano utilizzare la classificazione del testo come attività principale, gli esempi includono il filtro antispam, l'analisi del sentiment, la codifica vocale, il rilevamento della lingua e molti altri.



In questo tutorial, costruiremo un modello di classificatore di testo usando gli RNN usando Tensorflow in Python, useremo IMDB esamina il set di dati che ha 50K recensioni di film del mondo reale insieme al loro sentimento (positivo o negativo). Alla fine di questo tutorial, ti mostrerò come integrare il tuo set di dati in modo da poter addestrare il modello su di esso.

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Come eseguire la classificazione del testo in Python usando Tensorflow 2 e Keras

In questo tutorial, costruiremo un modello di classificatore di testo utilizzando gli RNN utilizzando Tensorflow e Keras in Python. Costruire modelli di deep learning (utilizzando livelli di incorporamento e ricorrenti) per diversi problemi di classificazione del testo come l'analisi del sentiment o la classificazione di 20 gruppi di notizie utilizzando Tensorflow e Keras in Python