深度学习工具与情感分析实战

# 深度学习工具与情感分析实战 ## 1. ConvnetJS：基于浏览器的深度学习训练与可视化 ### 1.1 简介 Andrej Karpathy开发的ConvnetJS是一款基于JavaScript的工具，可在网页浏览器中对卷积神经网络进行训练和可视化。其官网为：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/ ，也能从GitHub（https://github.com/karpathy/convnetjs ）进行下载。我们可以运行ConvnetJS提供的示例卷积神经网络，也能够创建自己的网络，该工具在多种桌面、平板和手机浏览器上均可使用。 ### 1.2 MNIST演示 ConvnetJS的MNIST演示利用MNIST数据集对卷积神经网络进行训练，演示界面呈现出一个可滚动的仪表盘，在模型训练过程中会动态更新，它包含以下几个部分： - **训练统计**：此部分有一个“暂停”按钮，点击后可停止学习并“冻结”当前仪表盘的可视化内容。暂停后，按钮文字变为“恢复”，再次点击就能继续训练。同时，该部分还会展示训练统计信息，如训练和验证准确率，以及训练损失的图表。 - **实例化网络和训练器**：这里能找到创建卷积神经网络的JavaScript代码，默认网络的层结构与常见的卷积网络类似。ConvnetJS文档（https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/docs.html ）展示了支持的层类型及其配置方法。我们可以在提供的文本框中试验不同的层配置，点击“更改网络”按钮即可开始训练更新后的网络。 - **网络可视化**：该关键部分每次显示一张训练图像，并展示网络如何通过每一层处理该图像。点击“暂停”按钮，可检查给定数字在所有层的输出，从而了解网络在学习过程中“看到”的内容。网络的最后一层会生成概率分类结果，显示10个方块（9个黑色和1个白色），白色方块表示当前数字图像的预测类别。 - **测试集示例预测**：最后一部分随机选取测试集图像，并展示每个数字的前三个可能类别。概率最高的类别用绿色条表示，另外两个用红色条表示，条的长度直观地反映了该类别的概率。 ### 1.3 操作步骤 以下是使用ConvnetJS进行基本操作的步骤： 1. 访问ConvnetJS官网或从GitHub下载工具。 2. 打开MNIST演示页面。 3. 若要暂停训练，点击“暂停”按钮；若要继续，点击“恢复”按钮。 4. 若想更改网络配置，在相应文本框中修改层配置，然后点击“更改网络”按钮开始新的训练。 5. 点击“网络可视化”部分的“暂停”按钮，查看特定数字在各层的输出。 ### 1.4 流程图 ```mermaid graph LR A[访问ConvnetJS] --> B[打开MNIST演示] B --> C{是否暂停训练} C -- 是 --> D[点击暂停按钮] C -- 否 --> E{是否更改网络配置} E -- 是 --> F[修改层配置并点击更改网络按钮] E -- 否 --> G{是否查看网络可视化} G -- 是 --> H[点击网络可视化暂停按钮] G -- 否 --> I[结束操作] D --> E F --> G ``` ## 2. 循环神经网络与IMDb数据集情感分析 ### 2.1 循环神经网络概述 在MNIST CNN网络中，我们关注的是按顺序应用的堆叠层。而循环神经网络（RNN）属于非顺序模型，它能够处理数据序列，像时间序列或句子文本等。“循环”这一概念源于神经网络中存在循环结构，即某一层的输出会在下一个时间步成为该层的输入。在时间序列里，时间步指的是下一个时间点；在文本序列中，“时间步”则是序列中的下一个单词。 RNN的循环结构使其能够学习并记住序列中数据之间的关系。例如，“The food is not good.”这句话明显具有负面情感，尽管“good”本身具有积极情感，但在“not”之后，情感就变为负面了。RNN会考虑序列中前后部分的关系。为了更好地处理此类序列学习，我们会使用长短期记忆（LSTM）层，它能让神经网络具备循环特性，并且针对上述序列学习进行了优化。 RNN在多个任务中都有应用，包括： - 预测文本输入：在用户输入时显示可能的下一个单词。 - 情感分析：判断文本的情感倾向。 - 问题回答：从语料库中找出预测的最佳答案来回应问题。 - 语言翻译：实现不同语言之间的翻译。 - 视频自动字幕：为视频自动添加字幕。 ### 2.2 加载IMDb电影评论数据集 Ke