Классификация текста с использованием кераса, можем ли мы непосредственно обучаться на матрице терминов документа?

Question

Я пытаюсь провести классификацию текста с использованием керасов, я предварительно обработал текст, правильно удалил стоп-слова, остановил их, удалил знаки препинания, создал матрицу терминов документа. Могу ли я использовать DTM для непосредственного обучения моей модели?Я получаю очень странную ошибку, которую не могу пройти через

model <- keras_model_sequential() 
  model %>% 
  layer_dense(units = 256, activation = 'relu', input_shape = c(784)) %>% 
  layer_dropout(rate = 0.4) %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>%
  layer_dropout(rate = 0.3) %>%
  layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')

model %>% compile(
  loss = 'categorical_crossentropy',
  optimizer = optimizer_rmsprop(),
  metrics = c('accuracy')
)

history <- model %>% fit(
  dtm_train_most_frequent, train_labels, 
  epochs = 30, batch_size = 128, 
  validation_split = 0.2
)

Я получаю ошибку:

Error in UseMethod("fit") : 
  no applicable method for 'fit' applied to an object of class "c('keras.engine.sequential.Sequential', 'keras.engine.training.Model', 'keras.engine.network.Network', 'keras.engine.base_layer.Layer', 'python.builtin.object')"

Я использую R

Answer 1

Пожалуйста, напишите fit функцию в следующем виде:

keras::fit()