Классификация текста (мешок слов) с использованием неправильных предсказаний Keras && модель создания несуществующих классов

Question

Попытка построить модель прогнозирования для модели классификации текста, используя пакет слов.Я следовал различным руководствам и информации для построения приведенной ниже методологии.

В наборе данных об обучении содержится около 1,3 миллиона записей с описаниями предметов и соответствующими отделами.У меня 54 отдела, это мое количество классов.

Проблема

test_dataset = ['white puppy','cottonelle clean  mega','zagg universal keyboard','sweet milk tea'']

Проблема связана с предсказанием вышеуказанного массива, в котором есть точно такие же элементы, что и у меня.учебный набор данных.Они либо попадают в неправильные группы, либо создается совершенно новый класс, которого нет в моем наборе данных.Мой диапазон классов - между (мин. 1 и макс. 98), но всего есть 54 класса.

пример: сладкий чай с молоком должен идти до 1, но идет до 2, чистая мега должна идтидо 3, но переходит к 45, который даже не существует.

Вот мои входные наборы данных: text_train text_test label_train label_test

Параметры

vocab_size = 130000
longest_string = 20
hidden_size = 128
num_classes = 54
batch_size = 25000
epochs =7

Преобразование данных метки в горячие векторы:

labelencoder_Y = LabelEncoder()
x = labelencoder_Y.fit_transform(label_train)
label_cat_train = np_utils.to_categorical(x, num_classes= num_classes)
y = labelencoder_Y.fit_transform(label_test)
label_cat_test = np_utils.to_categorical(y, num_classes= num_classes)

Преобразование моих текстовых данных в числовые массивы и заполнение

tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
tokenizer.fit_on_texts(text_train)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(text_train)
padded_sequences = pad_sequences(sequences)
data = pad_sequences(sequences, maxlen=longest_string)

Построение модели и обучение данных

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, hidden_size,input_length=longest_string))
model.add(GRU(256, dropout=0.25, return_sequences=True))
model.add(GRU(256, dropout=0.25))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(data, label_cat_train, validation_split=0.1, epochs=epochs,batch_size = batch_size) 

Кроме того, производительность выходной модели также довольно высока.Это не имеет смысла.

2018-09-18 22:05:41.039445: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
1101365/1101365 [==============================] - 668s 606us/step - loss: 3.4749 - acc: 0.1313 - val_loss: 2.6991 - val_acc: 0.2888
Epoch 2/7
1101365/1101365 [==============================] - 673s 611us/step - loss: 2.0425 - acc: 0.4523 - val_loss: 1.3667 - val_acc: 0.6435
Epoch 3/7
1101365/1101365 [==============================] - 682s 620us/step - loss: 1.0634 - acc: 0.7231 - val_loss: 0.8052 - val_acc: 0.7945
Epoch 4/7
1101365/1101365 [==============================] - 679s 617us/step - loss: 0.6992 - acc: 0.8187 - val_loss: 0.6251 - val_acc: 0.8392
Epoch 5/7
1101365/1101365 [==============================] - 679s 617us/step - loss: 0.5478 - acc: 0.8562 - val_loss: 0.5329 - val_acc: 0.8616
Epoch 6/7
1101365/1101365 [==============================] - 677s 615us/step - loss: 0.4618 - acc: 0.8770 - val_loss: 0.4814 - val_acc: 0.8739
Epoch 7/7
1101365/1101365 [==============================] - 690s 626us/step - loss: 0.4064 - acc: 0.8903 - val_loss: 0.4411 - val_acc: 0.8840

Очень признателен, если кто-то может внести свой вклад в эту ситуацию.

Answer 1

Я подозреваю, что проблема заключается в кодировке вашего ярлыка.Вам нужно использовать тот же самый кодировщик, чтобы ваши ярлыки соответствовали:

labelencoder_Y = LabelEncoder()
x = labelencoder_Y.fit_transform(label_train)
label_cat_train = np_utils.to_categorical(x, num_classes=num_classes)
y = labelencoder_Y.transform(label_test)  # do not fit again, but reuse the encoder
label_cat_test = np_utils.to_categorical(y, num_classes=num_classes)

Возможно, вам также необходимо проверить ярлыки вашей категории.Выше вы пишете, что

мега должно идти до 3, но идет до 45, который даже не существует

, но утверждают, что

num_classes = 54

, которыйтакже размер вашего выходного слоя.