TensorFlow keras Классификация текста: применение модели для оценки слова - PullRequest
0 голосов
/ 28 мая 2020

Я использую данные BB C Заголовки газет с категорией описания жанра. (Спорт, бизнес, политика, техника, развлечения).

У меня возникли проблемы с интерпретацией результатов после тренировки модели и оценки потерь. Я хочу сказать, в какой категории из 5 (спорт, бизнес, политика, технологии, развлечения) модель получит новое предложение, которое я даю модели.

Я знаю, что последний слой модели выводит 5 категорий + 1 для нет результата: resulttf.keras.layers.Dense (6, activate = 'softmax').

Ниже моя попытка, я получаю токены. все классы прогнозов равны 1, и прогноз модели дает мне матрицу (Количество букв в моем тестовом предложении x количество категорий классификации)

для многих примеров я получаю ответ '1 1 1 1 1' что даже когда я пробую другую категорию слов.

введите описание изображения здесь

1 Ответ

0 голосов
/ 29 мая 2020

Мне удалось найти решение проблемы, изменив способ ввода нового предложения. Ключевым моментом было добавить его в этом формате.

предложение = ["" "Olympi c games" ""]

Затем я получаю один ключ, отражающий одно слово, и классификацию оценок за предложение / абзац.

...