Нейросети. Обработка естественного языка

keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM, Embedding, Dense

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Подготовка размеченных данных (в этом примере, данные просто для иллюстрации)

texts = ["Bonjour, comment ?a va?", "Hello, how are you?", "?Hola, cоmo estаs?"]

labels = ["French", "English", "Spanish"]

# Преобразуем метки в числа

label_encoder = LabelEncoder()

y = label_encoder.

# Создаем токенизатор и преобразуем тексты в последовательности чисел

tokenizer = Tokenizer()

tokenizer.fit_on_texts(texts)

word_index = tokenizer.word_index

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Подготавливаем данные для модели, включая паддинг

max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])

padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

# Разделяем данные на обучающий и тестовый наборы

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, y, test_size=0.

# Создаем модель BiRNN

model = Sequential()

model.add(Embedding(input_dim=len(word_index) + 1, output_dim=100, input_length=max_sequence_length))

model.add(Bidirectional(LSTM(50)))

model.

# Компилируем модель

model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# Обучаем модель

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

# Оцениваем модель на тестовых данных

y_pred = model.predict(x_test)

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

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Точность: {accuracy:.

В результате выполнения данного кода будет видно следующее:

1. Модель BiRNN будет обучаться на предоставленных текстах для классификации на языки.

2. В конце каждой эпохи обучения будет выводиться информация о значении функции потерь (loss) и метрике точности (accuracy) на обучающем и валидационном наборах данных. Эти значения позволяют оценить процесс обучения модели.

3.