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代码展示

import pandas as pd
import tensorflow as tf# 构建RNN神经网络
tf.random.set_seed(1)
df = pd.read_csv("../data/Clothing Reviews.csv")
print(df.info())df['Review Text'] = df['Review Text'].astype(str)
x_train = df['Review Text']
y_train = df['Rating']from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer# 创建词典的索引,默认词典大小20000
dict_size = 14848
tokenizer = Tokenizer(num_words=dict_size)
# jieba: 停用词，标点符号，词性.....
tokenizer.fit_on_texts(x_train)
print(len(tokenizer.word_index), tokenizer.index_word)# # 把评论的文本转化序列编码
x_train_tokenized = tokenizer.texts_to_sequences(x_train)# # 通过指定长度,把不等长list转化为等长
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesmax_comment_length = 120
x_train = pad_sequences(x_train_tokenized, maxlen=max_comment_length)for v in x_train[:10]:print(v, len(v))# 构建RNN神经网络
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import tensorflow as tfrnn = Sequential()
# 对于rnn来说首先进行词向量的操作
rnn.add(Embedding(input_dim=dict_size, output_dim=60, input_length=max_comment_length))rnn.add(SimpleRNN(units=100))  # 第二层构建了100个RNN神经元rnn.add(Dense(units=10, activation=tf.nn.relu))rnn.add(Dense(units=6, activation=tf.nn.softmax))  # 输出分类的结果
rnn.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
print(rnn.summary())
result = rnn.fit(x_train, y_train, batch_size=64, validation_split=0.3, epochs=1)
print(result)
print(result.history)

代码意图

代码的意图：
该代码的主要目的是构建一个简单的RNN（循环神经网络）来对"Clothing Reviews.csv"中的评论进行分类。评论文本被转换为数值序列，然后使用这些序列来训练RNN模型，以预测评论的评分。

流程描述：

1. 设置随机种子：确保结果的可重复性。

   tf.random.set_seed(1)
   

2. 读取数据：使用pandas读取"Clothing Reviews.csv"文件，并打印数据信息。

   df = pd.read_csv("../data/Clothing Reviews.csv")
   print(df.info())
   

3. 数据预处理：

   • 将’Review Text’列转换为字符串类型。
   • 从数据框中提取训练数据x_train和标签y_train。

     df['Review Text'] = df['Review Text'].astype(str)
     x_train = df['Review Text']
     y_train = df['Rating']
     

4. 文本标记化：

   • 使用Tokenizer进行文本标记，创建一个字典来将每个词映射到一个整数值。

   • 通过调用fit_on_texts方法对评论文本进行学习。

     dict_size = 14848
     tokenizer = Tokenizer(num_words=dict_size)
     tokenizer.fit_on_texts(x_train)
     

   • 将评论文本转换为整数序列。

     x_train_tokenized = tokenizer.texts_to_sequences(x_train)
     

5. 序列填充：为了确保所有序列长度相同，使用pad_sequences对序列进行填充或截断。

   max_comment_length = 120
   x_train = pad_sequences(x_train_tokenized, maxlen=max_comment_length)
   

6. 构建RNN模型：

   • 初始化一个序贯模型Sequential。
   • 添加一个Embedding层，将词汇转换为固定大小的向量。
   • 添加一个SimpleRNN层，含有100个神经元。
   • 添加两个全连接层Dense，用于分类任务。
   • 编译模型，设置损失函数、优化器和评估标准。

     rnn = Sequential()
     rnn.add(Embedding(input_dim=dict_size, output_dim=60, input_length=max_comment_length))
     rnn.add(SimpleRNN(units=100))
     rnn.add(Dense(units=10, activation=tf.nn.relu))
     rnn.add(Dense(units=6, activation=tf.nn.softmax))
     rnn.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
     

   模型结构

   Model: "sequential"
   _________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape              Param #   
   =================================================================embedding (Embedding)       (None, 120, 60)           890880    simple_rnn (SimpleRNN)      (None, 100)               16100     dense (Dense)               (None, 10)                1010      dense_1 (Dense)             (None, 6)                 66   
   

7. 模型摘要：打印模型的摘要，显示各层的细节。

   print(rnn.summary())
   

8. 训练模型：使用提取的数据训练RNN模型，并将30%的数据用作验证集。训练1个epoch。

   result = rnn.fit(x_train, y_train, batch_size=64, validation_split=0.3, epochs=1)
   

9. 打印结果：显示模型的训练历史。

   print(result)
   print(result.history)
   

总之，这段代码首先进行数据预处理，然后构建和训练一个RNN模型来对评论进行分类。

代码解读

当然可以！下面是逐行解读的代码：

1. tf.random.set_seed(1):

   • 设置全局随机种子为1，确保随机过程的可重复性。

2. df = pd.read_csv(“…/data/Clothing Reviews.csv”):

   • 使用pandas读取CSV文件，并将其内容赋值给df。

3. print(df.info()):

   • 打印df的简要摘要，包括每列的非空值数量、数据类型等信息。

4. df[‘Review Text’] = df[‘Review Text’].astype(str):

   • 将DataFrame中的’Review Text’列转换为字符串类型。

5. x_train = df[‘Review Text’]:

   • 从df中提取’Review Text’列的内容，并将其赋值给x_train。

6. y_train = df[‘Rating’]:

   • 从df中提取’Rating’列的内容，并将其赋值给y_train。

7. from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer:

   • 从TensorFlow库中导入文本标记化工具。

8. dict_size = 14848:

   • 设置词汇表的大小为14848。

9. tokenizer = Tokenizer(num_words=dict_size):

   • 初始化一个Tokenizer对象，其最大词汇数为dict_size。

10. tokenizer.fit_on_texts(x_train):

• 根据x_train中的文本内容为tokenizer对象构建词汇表。

11. print(len(tokenizer.word_index), tokenizer.index_word):

• 打印词汇表的大小和具体的词-索引映射。

12. x_train_tokenized = tokenizer.texts_to_sequences(x_train):

• 将x_train中的文本转换为整数序列，并赋值给x_train_tokenized。

13. from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences:

• 从TensorFlow库中导入序列填充工具。

14. max_comment_length = 120:

• 设置评论的最大长度为120。

15. x_train = pad_sequences(x_train_tokenized, maxlen=max_comment_length):

• 将x_train_tokenized中的序列填充或截断为统一的长度（120）。

16. for v in x_train[:10]: print(v, len(v)):

• 打印x_train中前10个序列及其长度。

17. from tensorflow.keras.models import Sequential 和其他导入语句:

• 从TensorFlow库中导入所需的模型和层。

18. rnn = Sequential():

• 初始化一个Sequential模型对象，并赋值给rnn。

19. rnn.add(Embedding(…)):

• 向模型中添加一个Embedding层。

20. rnn.add(SimpleRNN(units=100)):

• 添加一个包含100个神经元的SimpleRNN层。

21. rnn.add(Dense(units=10, activation=tf.nn.relu)):

• 添加一个全连接层，包含10个神经元并使用ReLU激活函数。

22. rnn.add(Dense(units=6, activation=tf.nn.softmax)):

• 添加输出层，包含6个神经元，并使用Softmax激活函数。

23. rnn.compile(…):

• 编译模型，指定损失函数、优化器和评估标准。

24. print(rnn.summary()):

• 打印模型的摘要，展示每层的参数数量。

25. result = rnn.fit(…):

• 使用指定的训练数据和验证数据集进行模型训练，并将训练结果赋值给result。

26. print(result):

• 打印训练过程的结果。

27. print(result.history):

• 打印训练过程中的历史数据，如每个周期的损失和准确率。

该代码的主要目的是使用Recurrent Neural Network (RNN)来对"Clothing Reviews.csv"中的评论进行分类。

知识点介绍

当然可以！以下是对每个重要函数的详细介绍：

1. tf.random.set_seed(1)：

   • 功能：设置全局随机种子，确保随机过程的可重复性。

2. pd.read_csv(“…/data/Clothing Reviews.csv”)：

   • 功能：使用pandas库读取CSV文件，并返回一个DataFrame对象。

3. df[‘Review Text’].astype(str)：

   • 功能：将DataFrame中的’Review Text’列转换为字符串类型。

4. Tokenizer(num_words=dict_size)：

   • 功能：初始化一个Tokenizer对象，该对象可以将文本转换为整数序列。
   • 参数：num_words表示Tokenizer对象将使用的最大单词数。这意味着只有出现频率最高的dict_size个词将被考虑。

5. tokenizer.fit_on_texts(x_train)：

   • 功能：根据提供的文本数据，为Tokenizer对象构建词汇表。

6. tokenizer.texts_to_sequences(x_train)：

   • 功能：将文本列表转换为整数序列列表，其中整数是词汇表中词的索引。

7. pad_sequences(x_train_tokenized, maxlen=max_comment_length)：

   • 功能：将整数序列列表转换为2D Numpy数组，长度不足的序列将被填充，长度超出的序列将被截断。
   • 参数：maxlen定义了序列的最大长度。

8. Sequential()：

   • 功能：初始化一个线性堆叠模型，允许按顺序添加层。

9. Embedding(input_dim=dict_size, output_dim=60, input_length=max_comment_length)：

   • 功能：将整数标记转换为密集向量。
   • 参数：input_dim是词汇表的大小，output_dim是嵌入向量的维度，input_length是输入序列的长度。

10. SimpleRNN(units=100)：

• 功能：添加一个SimpleRNN层，它是RNN的一个简化版本。
• 参数：units定义了RNN单元的数量。

11. Dense(units=10, activation=tf.nn.relu) 和 Dense(units=6, activation=tf.nn.softmax)：

• 功能：添加一个全连接层。
• 参数：units定义了层中神经元的数量，activation是激活函数。

12. rnn.compile(…)：

• 功能：编译模型，准备进行训练。
• 参数：loss定义了损失函数，optimizer定义了优化算法，metrics定义了模型评估的标准。

13. rnn.fit(x_train, y_train, batch_size=64, validation_split=0.3, epochs=1)：

• 功能：训练模型。
• 参数：batch_size定义了每次梯度更新使用的样本数量，validation_split定义了用于验证的数据的比例，epochs定义了训练周期的数量。

这些函数共同完成了数据处理、模型构建和训练的过程。希望这些详细的介绍能够帮助您更好地理解代码！