Благодаря советам на этом форуме, я немного разобрался с особенностями конволюшион нетворк, но не понимаю их особенностей для классификации текста.
Я делаю нейронную сеть для классификации текста на русском языке по этим примерам - https://github.com/jiegzhan/multi-class-text-classification-cnn-rnn https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neu...
В учебном наборе у меня используется русский язык, однако в тексте много специфичских терминов, так что использовать заранее обученную модель word2vec не особо будет полезным.
Следующие параметры Максимальная длина статьи - 969 слов (в среднем значительно меньше), но мы добавляем PAD вместо пустых слов. размер получающегося словаря - 53886 Колилчество классов - 12 ( и они к сожалению распределены очень неравномерно, например первый класс содержит 5000 записий, а второй только 1500)
Также самая главная проблема - это размер учебного набора - Всего 9876 записей И увеличить его к сожалению никак нельзя.
Вот мой код
x, x_test, y, y_test = train_test_split(x_, y_, test_size=0.1)
x_train, x_dev, y_train, y_dev = train_test_split(x, y, test_size=0.1)
embedding_vecor_length = 100
model = Sequential()
model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=4, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=5, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=7, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=9, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=12, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=15, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
model.add(LSTM(200,dropout=0.3, recurrent_dropout=0.3))
model.add(Dense(labels_count, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=30)
scores = model.evaluate(x_tеst, y_test)
Я пробовал разные параметры, и сеть вроде работает. Во время обучения получается очень большая тоночть (до 98%) Но если проводить оценку - то максимум что я смог взять это было 74 процента (это были маленькие знаничения embedding_vecor_length, и batch_size) Ну это явно оферфитинг..
Вопросы у меня такие 1) Правильно ли я построил модель в приципе? Я просто не совсем понимаю как текстовые данные сохраняются при конволюции (все примеры в интернете про картинки) Может мне нужно использовать одновременную конволюцию с разными размерами фильтров и потом их мержить? Вообще расскажите как правильно делать конволюцию для текста и какие размеры фильтров выбирать? (мне кажется что в первом слое filters=32, kernel_size=3 конволюцию происходит только по 96 слловам? Или я не прав? и он берет весь текст?)
2) Как Решить проблему с оверффитингом? У меня нет возможности увеличить дата сет.. Я уже добавил Dropout (кстати правильно ли?)
3) Может нужна совсем другая структура сети? Например - читсая RNN?
Буду рад любым советам.
