标签：tensorflow machine-learning python

我目前正在使用Tensorflow Seq2seq模型,尝试实施情绪分析.我的想法是为编码器提供IMDB注释,为解码器提供[Pad]或[Go],向目标提供[neg] / [pos].我的大部分代码与seq2seq转换示例非常相似.但是我得到的结果很奇怪.对于每个批次,结果要么全部[neg]要么全部[pos].

“encoder input : I was hooked almost immediately.[pad][pad][pad]”

“decoder input : [pad]”

“target : [pos]”

由于此结果非常特殊,我想知道是否有人知道会导致这种情况的原因？

解决方法:

我建议尝试使用一种更简单的体系结构-将RNN或CNN编码器输入到逻辑分类器中.这种架构在情感分析(亚马逊评论,Yelp评论等)上一直显示出很好的结果.

对于此类模型的示例,您可以see here-单词和字符上的各种编码器(LSTM或卷积).

标签：tensorflow,machine-learning,python
来源： https://codeday.me/bug/20191118/2030843.html

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