Проектирование нейронной сети для классификации эмоций с использованием твитов

Question

У меня есть набор данных из четырех твитов, помеченных эмоциями (гнев, радость, страх, печаль).Например, я преобразовал твиты в вектор, подобный следующему входному вектору для гнева:

Среднее распределение частот по токенам гнева

word2vec сходство с гневом

Среднее значение гнева в лексиконе эмоций

Среднее значение гнева в лексиконе хэштега

Допустим ли этот вектор для обучения нейронной сети?

Answer 1

Ваш входной вектор выглядит хорошо для начала.Конечно, вы можете позже сделать это намного лучше, используя статистические и производные данные из твиттера или других соответствующих API или наборов данных.

Ваша сеть имеет четыре выхода, как вы упомянули:

Joy: [1,0,0,0] Sadness: [0,1,0,0] Fear: [0,0,1,0] Anger: [0,0,0,1]

И вы можете добавить несколько скрытых слоев исделайте его глубокой сетью, если хотите, чтобы повысить стабильность прототипа вашей нейронной сети.

Как показывает и ваш вопрос, может быть лучше иметь хорошую препроцессор и систему извлечения функций до обучения и тестирования ваших данных, которые, как вам кажется, вы знаете, куда идет проект.

Отличный проект, наилучшие пожелания, спасибо за хороший вопрос и добро пожаловать на stackoverflow.com!

Детская площадкаTensorflow