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我愛自然語言處理

發布時間:2019-08-16 18:47  來源:網絡整理  編輯:東莞報業網小編  

最近讀了《Python深度學習》, 是一本好書,很棒,隆重推薦。

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Fran?ois Chollet)執筆,詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐,涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例,步驟講解詳細透徹。由于本書立足于人工智能的可達性和大眾化,讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

各方面都很好,但是總感覺哪里有點欠缺,后來想想,可能是作者做得太好了,把數據預處理都做得好好的,所以你才能“20行搞定情感分析”,這可能也是學習其他深度學習工具過程中要面臨的一個問題,很多工具都提供了預處理好的數據,導致學習過程中只需要調用相關接口即可。不過在實際工作中,數據的預處理是非常重要的,從數據獲取,到數據清洗,再到基本的數據處理,例如中文需要分詞,英文需要Tokenize, Truecase或者Lowercase等,還有去停用詞等等,在將數據“喂”給工具之前,有很多事情要做。這個部分,貌似是當前一些教程有所欠缺的地方,所以才有了這個“從零開始做”的想法和系列,準備彌補一下這個缺失,第一個例子就拿《Python深度學習》這本書第一個文本挖掘例子練手:電影評論文本分類-二分類問題,這也可以歸結為一個情感分析任務。

首先介紹一下這個原始的電影評論數據集aclIMDB: Large Movie Review Dataset, 這個數據集由斯坦福大學人工智能實驗室于2011年推出,包含25000條訓練數據和25000條測試數據,另外包含約50000條沒有標簽的輔助數據。訓練集和測試集又分別包含12500條正例(正向評價pos)和12500負例(負向評價neg)。關于數據,更詳細的介紹可參考該數據集的官網:~amaas/data/sentiment/, paper: Learning Word Vectors for Sentiment Analysis, 和數據集里的readme。

然后下載和處理這份數據:Large Movie Review Dataset v1.0,下載鏈接;

~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz

下載之后進行解壓:tar -zxvf aclImdb.tar.gz,可以用tree命令看一下aclImdb的目錄結構:

tree aclImdb -L 2

我愛自然語言處理

繼續進入訓練集正例的目錄看一下: cd aclImdb/train/pos/:

我愛自然語言處理

這個里面包含了12500篇英文評論,我們隨機打開一個看一下里面的文本內容:

vim 1234_10.txt

I grew up watching this movie ,and I still love it just as much today as when i was a kid. Don't listen to the critic reviews. They are not accurate on this film.Eddie Murphy really shines in his roll.You can sit down with your whole family and everybody will enjoy it.I recommend this movie to everybody to see. It is a comedy with a touch of fantasy.With demons ,dragons,and a little bald kid with God like powers.This movie takes you from L.A. to Tibet , of into the amazing view of the wondrous temples of the mountains in Tibet.Just a beautiful view! So go do your self a favor and snatch this one up! You wont regret it!

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