我需要keras doc2vec 实现代码

灰太狼 2024-03-27 12:48 21阅读 0赞

好的，下面是使用 Keras 实现 doc2vec 的示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, Embedding, Flatten
    from keras.layers.convolutional import Conv1D, MaxPooling1D
    from keras.models import Model
    
    # 读入文本数据并处理
    texts = []
    for text in texts:
        texts.append(text.split())
    
    # 建立词典，将文本中的所有词映射到整数编号上
    from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
    dictionary = Dictionary(texts)
    
    # 将文本中的每个词转换为对应的整数编号
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    
    # 对于 doc2vec，我们需要将文档转换为 (文档编号, 词编号) 的形式
    doc_corpus = []
    for doc_id, doc in enumerate(corpus):
        doc_corpus.extend([(doc_id, word_id) for word_id, _ in doc])
    
    # 建立 Keras 模型
    document_input = Input(shape=(1,), dtype='int32')
    embedding = Embedding(input_dim=len(dictionary), output_dim=128, input_length=1)(document_input)
    flatten = Flatten()(embedding)
    dense = Dense(64, activation='relu')(flatten)
    predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(dense)
    
    model = Model(inputs=document_input, outputs=predictions)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    
    # 将文档编号转换为整数编号
    documents = [doc_id for doc_id, _ in doc_corpus]
    
    # 将词编号转换为 one-hot 编码
    words = []
    for _, word_id in doc_corpus:
        one_hot = [0] * len(dictionary)
        one_hot[word_id] = 1
        words.append(one_hot)
    
    # 训练模型
    model.fit([documents], words, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们假设你已经读入了文本数

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