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我在数据集中有三列进行情感分析(类 0
、1
、2
):
text thing sentiment
但问题是我只能在 text
或 thing
上训练数据并获得预测的情绪
。有没有办法在text
和thing
上训练数据,然后预测情绪
?
|text thing sentiment
0 | t1 thing1 0
. |
. |
54| t1 thing2 2
这个例子告诉我们,情绪也取决于事物
。如果我尝试将两列连接在另一列下面,然后尝试,但这将是不正确的,因为我们不会向模型提供两列之间的任何关系。
此外,我的测试集包含两列test
和thing
,我必须根据经过训练的模型来预测情绪两列。
现在我正在使用tokenizer
,然后使用下面的模型:
model = Sequential()
model.add(Embedding(MAX_NB_WORDS, EMBEDDING_DIM, input_length=X.shape[1]))
model.add(SpatialDropout1D(0.2))
model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
有关如何继续或使用哪种模型或编码操作的任何指示?
最佳答案
您可能希望转向 Keras 功能 API 并训练多输入模型。
据 Keras 的创建者 François CHOLLET 在他的著作《使用 Python 进行深度学习 [Manning,2017](第 7 章第 1 节)中所述:
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