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我使用从网络教程和我自己的直觉中获得的知识，自己在 keras中编写了一个序列到序列学习 LSTM。我将示例文本转换为序列，然后使用pad_sequencekeras 中的函数进行填充。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer,base_filter
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

def shift(seq, n):
    n = n % len(seq)
    return seq[n:] + seq[:n]

txt="abcdefghijklmn"*100

tk = Tokenizer(nb_words=2000, filters=base_filter(), lower=True, split=" ")
tk.fit_on_texts(txt)
x = tk.texts_to_sequences(txt)
#shifing to left
y = shift(x,1)

#padding sequence
max_len = 100
max_features=len(tk.word_counts)
X = pad_sequences(x, maxlen=max_len)
Y = pad_sequences(y, maxlen=max_len)

经过仔细检查，我发现我的填充序列看起来像这样

>>> X[0:6]
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7]], dtype=int32)
>>> X
array([[ 0,  0,  0, ...,  0,  0,  1],
       [ 0,  0,  0, ...,  0,  0,  3],
       [ 0,  0,  0, ...,  0,  0,  2],
       ..., 
       [ 0,  0,  0, ...,  0,  0, 13],
       [ 0,  0,  0, ...,  0,  0, 12],
       [ 0,  0,  0, ...,  0,  0, 14]], dtype=int32)

填充序列是否应该看起来像这样？除了数组中的最后一列之外，其余的都是零。我想我在将文本填充到序列时犯了一些错误，如果是这样，你能告诉我我在哪里犯了错误吗？

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3 回答 3

9

如果你想通过 char 进行标记，你可以手动进行，它不是太复杂：

首先为你的角色建立一个词汇表：

txt="abcdefghijklmn"*100
vocab_char = {k: (v+1) for k, v in zip(set(txt), range(len(set(txt))))}
vocab_char['<PAD>'] = 0

这将为您的 txt 中的每个字符关联一个不同的数字。应为填充保留索引为 0 的字符。

拥有反向词汇表将有助于解码输出。

rvocab = {v: k for k, v in vocab.items()}

一旦你有了这个，你可以首先将你的文本分成序列，比如你想要有长度的序列 seq_len = 13：

[[vocab_char[char] for char in txt[i:(i+seq_len)]] for i in range(0,len(txt),seq_len)]

您的输出将如下所示：

[[9, 12, 6, 10, 8, 7, 2, 1, 5, 13, 11, 4, 3], 
 [14, 9, 12, 6, 10, 8, 7, 2, 1, 5, 13, 11, 4],
 ...,
 [2, 1, 5, 13, 11, 4, 3, 14, 9, 12, 6, 10, 8], 
 [7, 2, 1, 5, 13, 11, 4, 3, 14]]

请注意，最后一个序列的长度不同，您可以丢弃它或将您的序列填充到 max_len = 13，它会添加 0。

您可以通过将所有内容移动 1 以相同的方式构建目标 Y。:-)

我希望这有帮助。

于 2017-02-07T07:55:01.293 回答
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问题出在这一行：

tk = Tokenizer(nb_words=2000, filters=base_filter(), lower=True, split=" ")

当您设置这样的拆分 (by " ") 时，由于数据的性质，您将获得由单个单词组成的每个序列。这就是为什么您的填充序列只有一个非零元素。要改变这种尝试：

txt="a b c d e f g h i j k l m n "*100
于 2017-02-02T17:52:53.640 回答
0

该参数padding控制每个序列之前或之后的填充。像这样使用：

X = pad_sequences(x, maxlen=max_len, padding='post')
Y = pad_sequences(y, maxlen=max_len, padding='post')
于 2020-01-06T01:51:20.490 回答