2 подписчика

Рекуррентная нейронная сеть для определения тональности отзывов может быть построена с использованием следующей архитектуры:

1. Входной слой: принимает текст отзыва и преобразует его в набор числовых признаков.

2. Скрытый слой: использует рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа последовательности признаков и извлечения дополнительной информации.

3. Выходной слой: использует полученную информацию для предсказания тональности отзыва (положительная, негативная или нейтральная).

ChatGTP:

import tensorflow as tf

# Определим входные данные и выходные данные

inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))

# Определим слои рекуррентной нейронной сети

layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1024, output_dim=128)(inputs)

layer = tf.keras.layers.LSTM(64)(layer)

# Определим выходной слой

outputs = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(layer)

# Создадим модель

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

# Компилируем модель

model.compile(optimizer='adam',

loss='binary_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

# Обучаем модель

model.fit(x_train, y_train,

batch_size=32,

epochs=10)

# Проверка модели

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

print('Test score:', score[0])

print('Test accuracy:', score[1])

1 минута

24 февраля 2023