python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译
原文链接:http://tecdat.cn/?p=8438** 在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。 假定您对循环神经网络(尤其是LSTM)有很好的了解。本文中的代码是使用Kera...
用于NLP的Python:使用Keras进行深度学习文本生成
文本生成是NLP的最新应用之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。但是,在本文中,我们将看到一个非常简单的文本生成示例,其中给定输入的单词字符串,我们将预测下一个单词。我们将使用莎士比亚著名小说《麦克白》的原始文本,并根据给定的一系列输入单词来预测下一个单词...
用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
介绍 在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们开发一个文本分类模型,该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。在本文结尾,您将能够对数据执行多标签文本分类。 数据集 数据集包含来自Wikipedia对话...
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