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4.29[Q]NLP-Exp2

java 2025/5/1 5:23:54

我正在完成自然语言处理作业，？阅读文档，详细解释，越细节越好

class TextCNN(object):

def __init__(self, config):

self.config = config

self.preprocessor = Preprocessor(config)

self.class_name = {0: '负面', 1: '正面'}

def build_model(self):

# 模型架构搭建

idx_input = tf.keras.layers.Input((self.config.max_seq_len,))

input_embedding = tf.keras.layers.Embedding(len(self.preprocessor.token2idx),

self.config.embedding_dim,

input_length=self.config.max_seq_len,

mask_zero=True)(idx_input)

# 请同学们补全CNN模型

# 代码补全结束

model = tf.keras.Model(inputs=idx_input, outputs=output)

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',

optimizer='adam',

metrics=['accuracy'])

model.summary()

self.model = model

def fit(self, x_train, y_train, x_valid=None, y_valid=None, epochs=5, batch_size=128, callbacks=None, **kwargs):

# 训练

self.build_model()

x_train = self.preprocessor.transform(x_train)

valid_data = None

if x_valid is not None and y_valid is not None:

x_valid = self.preprocessor.transform(x_valid)

valid_data = (x_valid, y_valid)

self.model.fit(

x=x_train,

y=y_train,

validation_data= valid_data,

batch_size=batch_size,

epochs=epochs,

callbacks=callbacks,

**kwargs

)

def evaluate(self, x_test, y_test):

# 评估

x_test = self.preprocessor.transform(x_test)

y_pred_probs = self.model.predict(x_test)

y_pred = np.argmax(y_pred_probs, axis=-1)

result = classification_report(y_test, y_pred, target_names=['负面', '正面'])

print(result)

def single_predict(self, text):

# 预测，返回predict_label_name(预测类别名), predict_label_prob（预测概率）

# 请同学们补全对text情感类别预测代码

# 代码补全结束

return predict_label_name, predict_label_prob

def load_model(self, ckpt_file):

self.build_model()

self.model.load_weights(ckpt_file)

我正在完成自然语言处理作业，完成上述的代码要求？阅读文档，详细解释，越细节越好

预处理类用于将输入文本转换成模型输入需要的ID矩阵

输入：

class Preprocessor():

def __init__(self, config):

self.config = config

# 初始化词和id的映射词典，预留0给padding字符，1给词表中未见过的词

token2idx = {"[PAD]": 0, "[UNK]": 1} # {word：id}

with open(config.vocab_file, 'r') as reader:

for index, line in enumerate(reader):

token = line.strip()

token2idx[token] = index+2

self.token2idx = token2idx

def transform(self, text_list):

# 文本分词，并将词转换成相应的id, 最后不同长度的文本padding长统一长度，后面补0

idx_list = [[self.token2idx.get(word.strip(), self.token2idx['[UNK]']) for word in jieba.cut(text)] for text in text_list]

idx_padding = pad_sequences(idx_list, self.config.max_seq_len, padding='post')

return idx_padding

我正在完成自然语言处理作业，这个预处理类是在干什么，为什么需要它？输入给它的是什么，它输出的又是什么？阅读文档，详细解释，越细节越好

“初始化词和id的映射词典，预留0给padding字符，1给词表中未见过的词”

我正在完成自然语言处理作业，padding字符是什么？阅读文档，详细解释，越细节越好

2）使用tensorflow框架，开发一基于CNN和RNN的文本分类模型，对文本所属类别进行分类（情感级性为正向或负向）。

3）对所开发的分类模型进行测试和优化，对比有dropout和无dropout、使用单层和多层卷积池化层(对CNN)、使用单向和双向LSTM层（对RNN）后的结果。

我正在完成自然语言处理作业，阅读以上的实验要求，完成相应的代码要求？并进行详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，CNN模型和RNN模型的过程是怎样的，每步都是在干什么，目的是什么，输入什么，输出什么，数据格式是怎样的？详细解释，越细节越好

    # 定义不同尺寸的卷积核conv_blocks = []for filter_size in self.config.filter_sizes:conv = tf.keras.layers.Conv1D(filters=self.config.num_filters,kernel_size=filter_size,activation='relu')(input_embedding)pool = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D()(conv)conv_blocks.append(pool)# 合并所有卷积层的输出merged = tf.keras.layers.concatenate(conv_blocks, axis=-1)

我正在完成自然语言处理作业，这段代码是什么意思？处理过程是怎样的，每步的输入输出结果的数据格式，各参数是什么意思？阅读文档，详细解释，越细节越好

这段代码的意思是说对同一份数据，使用不同大小的卷积核处理，处理完得到每个卷积核的结果后，再合并在一起作为整体去传到后面去？而不是大小为3的卷积核处理得到结果1后，再由大小为4的卷积核处理结果1得到结果2？

我正在完成自然语言处理作业，卷积层最后输出的数据格式是怎样的？各维度都是怎样确定的？阅读文档，详细解释，越细节越好

“filters：卷积核数量（如128），决定输出通道数”

我正在完成自然语言处理作业，什么是Conv1D卷积层？和其它的卷积核有区别吗？阅读文档，详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，为什么卷积核数量决定了输出通道数？阅读文档，详细解释，越细节越好

for filter_size in self.config.filter_sizes:
conv = tf.keras.layers.Conv1D(
filters=self.config.num_filters,
kernel_size=filter_size,
activation='relu'
)(input_embedding)

我正在完成自然语言处理作业，在进行卷积操作时，conv卷积核矩阵的数值填充是怎样的？就是卷积核里的数值对结果肯定也会是有影响的吧，那么里面的数值是如何选取的呢？好像都没有说明和定义？阅读文档，详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，为什么提取原矩阵的边缘特征要对原矩阵进行padding?不padding就不能很好地提取边缘特征，为什么？详细解释，越细节越好

x = input_embedding
for filter_size in [3,4,5]:x = tf.keras.layers.Conv1D(128, filter_size, activation='relu')(x)x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(2)(x)  # 逐步缩短序列长度

我正在完成自然语言处理作业，“

x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(2)(x)  # 逐步缩短序列长度”什么意思？里面的2是什么意思？详细解释，越细节越好

输入数据：

形状：(batch_size=32, max_seq_len=50, embedding_dim=300)
参数配置：kernel_size=3, stride=1, padding="valid", filters=128

我正在完成自然语言处理作业，对于一维的文本数据，向量维度应该是max_sseq_len吧，那后面的embedding_dim是什么意思，说明了什么，有什么用？卷积层是如何解析和处理这个维度的？详细解释，越细节越好

class TextCNN(object):

def __init__(self, config):

self.config = config

self.preprocessor = Preprocessor(config)

self.class_name = {0: '负面', 1: '正面'}

def build_model(self):

# 模型架构搭建

idx_input = tf.keras.layers.Input((self.config.max_seq_len,))

input_embedding = tf.keras.layers.Embedding(len(self.preprocessor.token2idx),

self.config.embedding_dim,

input_length=self.config.max_seq_len,

mask_zero=True)(idx_input)

# 请同学们补全CNN模型

# 代码补全结束

model = tf.keras.Model(inputs=idx_input, outputs=output)

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',

optimizer='adam',

metrics=['accuracy'])

model.summary()

self.model = model

def fit(self, x_train, y_train, x_valid=None, y_valid=None, epochs=5, batch_size=128, callbacks=None, **kwargs):

# 训练

self.build_model()

x_train = self.preprocessor.transform(x_train)

valid_data = None

if x_valid is not None and y_valid is not None:

x_valid = self.preprocessor.transform(x_valid)

valid_data = (x_valid, y_valid)

self.model.fit(

x=x_train,

y=y_train,

validation_data= valid_data,

batch_size=batch_size,

epochs=epochs,

callbacks=callbacks,

**kwargs

)

def evaluate(self, x_test, y_test):

# 评估

x_test = self.preprocessor.transform(x_test)

y_pred_probs = self.model.predict(x_test)

y_pred = np.argmax(y_pred_probs, axis=-1)

result = classification_report(y_test, y_pred, target_names=['负面', '正面'])

print(result)

def single_predict(self, text):

# 预测，返回predict_label_name(预测类别名), predict_label_prob（预测概率）

# 请同学们补全对text情感类别预测代码

# 代码补全结束

return predict_label_name, predict_label_prob

def load_model(self, ckpt_file):

self.build_model()

self.model.load_weights(ckpt_file)

“对所开发的分类模型进行测试和优化，对比有dropout和无dropout、使用单层和多层卷积池化层(对CNN)、使用单向和双向LSTM层（对RNN）后的结果”

我正在完成自然语言处理作业，针对上面的要求，修改当前的代码，给出多个测试模型，即有dropout和无dropout、使用单层和多层卷积池化层的CNN；使用单向和双向LSTM层的RNN模型？详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，在处理文本CNN时，不应该使用二维的卷积核吗，即原本文矩阵为（max_seq_len,embedding_dim),卷积核应为（kernel_size,embedding_dim)，为什么在实现时使用Conv1D？详细解释，越细节越好

**卷积核的维度**：Conv1D的卷积核实际上是在一维方向上滑动，即沿着max_seq_len方向。例如，如果卷积核的大小是3，那么它会在每个时间步上覆盖3个连续的词向量（即3个时间步）

我正在完成自然语言处理作业，对于卷积核的数量filters，对同一份数据使用filters数量的相同规格的卷积核，得出的结果应该差距不大吧？不同卷积核矩阵的数值如何保证差异性，从而保证不同卷积核提取到不同的特征？以及多大的filters才能保证训练速度和特征提取的平衡？详细解释，越细节越好

数学保证：初始化时权重的随机性确保不同卷积核的初始响应不同，从而在训练中分化为不同的特征检测器

我正在完成自然语言处理作业，如何构建使用transform构建RNN模型？详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，为什么ipynb中跑不满50个epoch,而是在第10个epoch的时候就停止了？详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，在CNN中，dropout层应该在哪里才合适？是在池化层前，池化层后？全连接层后？详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，按照要求，实现多层卷积池化层？详细解释，越细节越好

层	输出形状	计算公式
Embedding	(200, 300)	-
Conv1D-1	(200, 128)	same填充保持长度
MaxPooling1D	(100, 128)	L' = L/2 = 200/2 = 100
Conv1D-2	(100, 256)	same填充保持长度
GlobalMaxPooling	(256,)	对序列维度取最大值

我正在完成自然语言处理作业，为什么在多层卷积核时，要使用same进行填充，用valid不行吗？详细解释，越细节越好

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(None, 200)]             0         
_________________________________________________________________
embedding (Embedding)        (None, 200, 300)          10527900  
_________________________________________________________________
bidirectional (Bidirectional (None, 256)               439296    
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 64)                16448     
_________________________________________________________________
dropout (Dropout)            (None, 64)                0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 2)                 130       
=================================================================
Total params: 10,983,774
Trainable params: 10,983,774
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Train on 9146 samples, validate on 1200 samples

我正在完成自然语言处理作业，这个RNN模型的结构是怎样的？在embedding和bidirectional之间，是怎么从（200，300）变到256的？数据格式是怎样的？详细解释，越细节越好

              precision    recall  f1-score   support负面       0.86      0.91      0.88       592正面       0.90      0.86      0.88       608micro avg       0.88      0.88      0.88      1200macro avg       0.88      0.88      0.88      1200
weighted avg       0.88      0.88      0.88      1200

我正在完成自然语言处理作业，怎么看懂这个模型输出结果，评估模型性能？详细解释，越细节越好

我正在完成自然语言处理作业，？详细解释，越细节越好