建構及訓練模型只是工作流程的一部分。事先瞭解資料特徵可讓您建立更優質的模型。這可能意味著提高精確度。這也意味著訓練所需的資料較少,或者運算資源較少。
載入資料集
首先,請將資料集載入 Python。
def load_imdb_sentiment_analysis_dataset(data_path, seed=123): """Loads the IMDb movie reviews sentiment analysis dataset. # Arguments data_path: string, path to the data directory. seed: int, seed for randomizer. # Returns A tuple of training and validation data. Number of training samples: 25000 Number of test samples: 25000 Number of categories: 2 (0 - negative, 1 - positive) # References Mass et al., http://www.aclweb.org/anthology/P11-1015 Download and uncompress archive from: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz """ imdb_data_path = os.path.join(data_path, 'aclImdb') # Load the training data train_texts = [] train_labels = [] for category in ['pos', 'neg']: train_path = os.path.join(imdb_data_path, 'train', category) for fname in sorted(os.listdir(train_path)): if fname.endswith('.txt'): with open(os.path.join(train_path, fname)) as f: train_texts.append(f.read()) train_labels.append(0 if category == 'neg' else 1) # Load the validation data. test_texts = [] test_labels = [] for category in ['pos', 'neg']: test_path = os.path.join(imdb_data_path, 'test', category) for fname in sorted(os.listdir(test_path)): if fname.endswith('.txt'): with open(os.path.join(test_path, fname)) as f: test_texts.append(f.read()) test_labels.append(0 if category == 'neg' else 1) # Shuffle the training data and labels. random.seed(seed) random.shuffle(train_texts) random.seed(seed) random.shuffle(train_labels) return ((train_texts, np.array(train_labels)), (test_texts, np.array(test_labels)))
檢查資料
載入資料後,建議您對資料執行一些檢查:挑選一些樣本,並手動檢查是否符合您的期望。例如,列印幾個隨機範例,看看情緒標籤是否對應至評論的情緒。以下是我們從 IMDb 資料集隨機挑選的評論:「經過十分鐘的故事情節,故事時間足以延長兩小時。如果在中途點的時候沒有什麼重要性,
收集主要指標
驗證資料後,請收集下列重要指標,以便描述文字分類問題:
樣本數量:資料中的範例總數。
類別數量:資料中的主題或類別總數。
每個類別的樣本數量:每個類別的樣本數量 (主題/類別)。在已平衡的資料集中,所有類別的範例數量都相同;在不平衡的資料集中,每個類別的樣本數量會有所不同。
每個樣本的字詞數:單一樣本中的字詞中位數。
字詞的頻率分佈:顯示資料集中各字詞的頻率 (出現次數)。
發布樣本長度:顯示資料集中每個樣本的字詞數量。
讓我們來看看這些指標的 IMDb 評論資料集值 (請參閱圖 3 和 4 的數值頻率和樣本長度分佈圖)。
指標名稱 | 指標值 |
---|---|
樣本數 | 25000 |
課程數量 | 2 |
每個類別的樣本數 | 12500 |
每個樣本的字詞數 | 174 |
表 1:IMDb 審查資料集指標
explore_data.py
包含用來計算及分析這些指標的函式。以下舉幾個範例:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def get_num_words_per_sample(sample_texts): """Returns the median number of words per sample given corpus. # Arguments sample_texts: list, sample texts. # Returns int, median number of words per sample. """ num_words = [len(s.split()) for s in sample_texts] return np.median(num_words) def plot_sample_length_distribution(sample_texts): """Plots the sample length distribution. # Arguments samples_texts: list, sample texts. """ plt.hist([len(s) for s in sample_texts], 50) plt.xlabel('Length of a sample') plt.ylabel('Number of samples') plt.title('Sample length distribution') plt.show()
圖 3:IMDb 字詞的頻率分佈
圖 4:IMDb 樣本長度分佈