python 新闻分类_python实现简单的新闻文章归类-程序员宅基地

技术标签: python 新闻分类  

上一节我们提到了三个非常经典的问题,他们分别是:

二分类问题(电影评论好坏倾向性判断)

多分类问题(将新闻按照主题分类)

回归问题(根据房地产数据估算房地产价格)

实际的背景是这样的:路透社将新闻分为了 46 个互斥的大类,一篇文章可能归属于其中的一类或多类,我们需要做的就是将新闻报道自动归类。问题不是与上一篇一样的非黑即白、非此即彼类型的判断了,而是考虑每篇文章是不同的各个分类的概率。稍加思考,我们就会发现这个问题虽然与上个问题有如上的不同,但是其相同部分其实更多,我们只需根据不同的特殊情况进行一定的更改就好了。具体的内容下面分别说明,相同部分简略说明,如有疑问请阅读上篇文章:

数据与前文一样,都可进行相同的初始化,即按照索引,将文章数据处理为单词索引的序列串,用 one-hot 方法处理向量使其可以为网络所处理。有区别的是这一次的结果,label 也需要处理,因为结果不是两个值,也是一个张量了。

仍然采用 relu 激活的中间层,投射的空间维度不能是 16 了,这里改成 64,原因是因为结果太多,用十六个维度去包含六十四个结果的信息,会在训练的过程中丢失过多的信息,导致准确率会有较大的下降,因此这里采用 64 层。

对于损失函数,上一篇的 binary_crossentropy 就不够用了,需要修改损失函数,sparse_categorical_crossentropy 适用于多分类情况的损失函数,前者与后者之间只是接口上的不同,需要注意一下。

我们仍旧训练 20 次,也出现了上次的问题,过拟合&#

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