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Tweet-Sentiment-Classification:在Python中使用Tensorflow的NLP RNN序列模型
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2021-04-08
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预测给定推文的情绪 工具:Python,TensorFlow,Numpy,Pandas,Matplotlib # tools used: ! Tools: Python, TensorFlow, Numpy, Pandas, Matplotlib @@ text in purple (and bold)@@ 我使用包含标签推文的数据集构建了NLP排序模型。 逐步方法: 获取数据 探索数据以加深了解。 预处理,排序和填充文本,然后一键编码标签。 使用嵌入,双向GRU和最终的Dense输出层构建模型。 绘制模型训练精度与验证精度的关系图,以了解性能并适当调整超参数。 在这种情况下,模型是过度拟合的(对于NLP来说很常见,因为培训数据不能完全代表测试数据的可能性很高,因为书面语言中存在许多单词,缩写和语)。 为了解决这个问题,我在我的双向GRU层中增加了recurrent_drop
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tweet_model.h5 1.53MB
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格秒索杉
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