Как дать один образец ввода текста для предварительно обученной модели LSTM

Question

Я пытаюсь сделать токси c классификацию комментариев. Я нашел набор данных в https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge. Он имеет много комментариев с соответствующими значениями для класса меток "toxi c", "strong_toxi c" ..et c. Я хочу классифицировать свой единственный ввод текста в соответствующий помеченный класс. Я создал и обучил модель, используя LSTM. Теперь я хочу дать одно текстовое предложение в качестве входных данных для модели, чтобы предсказать выходные данные. Но я не знаю, как преобразовать ввод текста и передать его обученной модели.

Исходный код был получен из kaggle challange .

сводка модели

Answer 1

Прогнозирование может быть выполнено с использованием функции predict(), как показано ниже:

y_predict = model.predict(X_te, batch_size=batch_size) Где, X_te - это предварительно обработанный набор тестов. Предварительная обработка обычно одинакова для обучающего набора и тестового набора.

В случае, если вы хотите прогнозировать один экземпляр из набора тестов, входные данные должны быть изменены, как показано ниже:

y_pred = model.predict(X_te[0].reshape(200,))