月亮与六便士经典段落英文

月亮与六便士经典段落英文:（'\n让你听到你想听到的，让你看到你想看到的。乔伊可以实现你所有的幻想。”--《银翼杀手2049》\n\n在这部电影中，由该节目创作的虚构人物总是在情感上与主人公交流，甚至产生亲密的感情。也许这可以在将来实现。现在让我们回到现实世界。近两年来，人工智能的热度突飞猛进，其中自然语言处理也是研究的重点，并取得了明显的效果。沟通、表达、记忆、决策和感知。研究表明，人类交流中80%的信息都含有情感信息。不同的情绪状态会影响人们的思维和行为，特别是积极或消极的影响有很大的不同。由于情感在人类交流中的重要性，它也是设计师与计算机交流的重要组成部分。通过与人交谈，人工智能可以使用情感分析来标记高效和自动化的实体，从而了解到用户的个性变得更加智能。像微软的ICE一样，你说的越多，你就越“了解”你自己。一般来说，我们探讨的情绪分析是指在文本分析中的情绪，也有一个更多维的情绪分析，如文本+图像+标签+声音，面部表情，身体动作等，作为SOM。前一次被授予合法公民权的人工智能机器人索菲亚可以通过摄像声音和周围环境通过面部表情来传达情感。人类可以表达情感的信息量的大小和维度。例如，在面对面的交流中，情感信息往往是从声音、面部表情和身体等多个维度来表达的。然而，当涉及到人机交互时，整个情感宽带的范式将发生巨大的变化。例如，当通过人机对话系统进行交流时，肢体的维度缺失，人类的情感带宽似乎突然下降。但是它也增加了一些新的输出维度，如图片、表情和响应时间。\n情绪分析的文本\n很明显，面对多维度和更智能的场景，当前的技术很难实现，但仍有相对成熟的解决方案。离子是大多数文本的语义表达。现在让我们来谈谈深入学习在自然语言处理中的表现。深度学习在情绪分析中得到了广泛的应用，如LSTM与句法分析树、卷积神经网络和支持向量机相结合。一般来说，各种方法的综合创新应用，可以达到相互学习、相互补充的效果，从而提高情绪分析的准确性。此外，还可以从未标记的文本中学习隐藏的功能，以实现端到端的分类。\n与字典和传统机器学习相比，更深入地学习的优势在于，您可以参考相关的文章，它将使用深入学习来简单地训练样本和pr注意任何句子的情感倾向。\n动机分析工具keras，包括中文和英文在内的语言在开始之前，您需要对深入学习的原理、lstm的原理、优化参数的细节和基本知识有一个深刻的理解。喀拉斯的。这里是Project Github地址戳超链接。\n1。准备语言材料\n本研究收集的语料库不多。约2W以上中文（淘宝点评），1W以上英文（电影点评），未来将继续增加语料库。其中，5%是验证集，10%是测试集。这些文件已经被共享，但是由于您需要训练所有数据集，因此提前将它们共享到不同的文件夹中没有帮助（我们稍后将讨论重新组合和共享它们）。\n2.选择语言版本并分别设置培训集、测试集、验证集和维度，因为以下程序将培训中文或英文，因此在此预先选择语言版本和不同语言版本的培训相关参数。\n选择语言：中文或英文sh\nLanguageType=\'\'\n文件（LanguageType！=\'c\'和语言类型！=\'e\'）：\n language type=input（“请输入一个列车类型（中文输入较低：c，英文输入较低：e）：”）\n\nmax_length=“\'最大句子长度\n load_path=“文件加载路径\nlangage=\'语言类型\ntr_num=17000培训集\nva_num=2000培训集\n\n如果语言类型为==\'c\'：\nmax_length=100\nload_path=\'data/chinese\'\nlangage=\'chinese\'\ntr_num=17000\nva_num=2000\nelif languagetype==\'e\'：\nmax_length=40\nload_path=\'data/english\'\nlangage=\'english\'\ntr_num=8000\nva_num=600\n\n\n3.加载数据集\n其中，中文和英文放在不同的文件夹中，如果数据集已经是一个完整的数据集，则使用熊猫中的read_csv（）读取并组合数据集。只需读取即可。\nget csv文件：将内容放入数组：定型集、验证集、测试集，最后合并到一起\ndef sst_binary（data_dir=\'data/chinese）：\ntr_data=pd。读取csv（os）路径）join（data_dir，train_binary_sent.csv））\nva_data=pd.读取csv（os）path）join（data_dir，'valid_binary_sent.csv））\nte_data=pd.读取csv（os）路径）join（data_dir，test_binary_sent.csv））\nall_data=tr_data。附加（va_数据）。附加（te_data）\n返回所有\n \n4。数据预处理\n此步骤针对中英文的特点，处理无用词，提高分析的准确性。停止字、标点符号、特殊字符、转义字符等。由于语料库很少，此程序尚未对此部分进行处理。\n5。将单词转化为向量\n这是最重要的地方，深度学习需要在训练数据时输入向量，以便执行矩阵运算，这也是多层感知器的输入。所以你不能直接识别一组句子。所以最重要的一步是将单词转换成单词向量，但是如何获得向量呢？\ nhere是嵌入单词的方法。步骤如下：n\n中文的最小统计粒度是单词，所以jieba是用来把一个句子分成单词而不是单词的。\n把所有单词放在一起，计算每个单词出现的次数，按重要性到小的顺序排列，然后添加索引。\n将所有句子中的单词具有相应的索引，因此句子中的每个单词都由一个数字表示。\keras模型的第一层称为embedding（），通过嵌入将句子编号数组转换为单词向量。\n\n需要注意的是，尽管jieba word segmentation分为中文，它还可以处理英文（用空格分割），从而得到更统一的数组形状。\n define model \n类模型（object）：\ndef 58396; init_uuuu（self，sentence max length=100）：\n \nsentence max length=sentence max length在后面剪切文本这个单词数（在最常见的单词中），sentence-drop-length=5，51c23f5a3392db5a，7wru9xmafbgbjbsshfybctwgxpmrcgxd，5，“值的单词被丢弃。这是减少尺寸的最简单方法\n \n将每个句子中的单词转换为单词频率索引\ndef转换（数据）：\n \n如果是中文，则称为stutter participle \nxs=data['sentence']。apply（lambda s:list（jieba.cut（s））\n \n将所有单词输出到一个数组中\nword_all=[]\n用于x中的i:\nword_all。扩展（i）计算单词频率并对索引进行排序\n全局单词\u frequency word_set \nword_frequency=pd.series（word_all）。value_counts（\nword_frequency=word_frequency[word_frequency>=\nsentence_drop_length]sentence_drop_length]\nword_frequency[：]=list（range（\n1，\nlen（word_frequency）+1））\添加空字符串以完成，并将丢失的字符串替换为0\nword_set=set（\nword_frequency）。索引\n \n为所有训练集替换索引按单词频率排序的单词\nxt=xs.apply（lambda s:word2num（s，sentence_max_length））\nxt=np。数组（list（xt））\nyt=np。数组（列表（数据['label']）。reforme（\n（-1，1））这里用于调整标签n行1列的形状（-1是行数不确定的模糊控件，1是1列）\n\n当前训练集字的索引长度\n wi=len（字\n\n返回xt、yt、wi\n\n自身。转换=转换\n \n6。Keras培训数据集\n此部分将由Keras处理。有关具体用途，请参阅Keras中文文档。您可以自定义一些参数，例如训练轮数、激活函数、添加验证集等。当然，其核心仍然是LSTM，它在长文本训练中的效果比RNN好。培训后，您可以选择保存模型。下一次很容易调用。\n将单词转换为数字矢量，其中句子中的每个单词都被上面生成的索引值替换\ndef word2num（s，sentence_max_length）：\ns=[i for i in s if i in word_set]\ns=s[：sentence_max_length]+[']*max（0，sentence_max_length-len（s））\nre打开一个列表（word_frequency[s]）\n\n krea training data set\ndef model_train（x，y，wi，language，sentence_max_length=100，tr_num=17000，va_num=2000）：\n全局模型\n模型=顺序（）\n模型。添加（嵌入（wi，256，input_length=sentence_max_length））\n删除。添加（lstm（128））\n模式。添加（退出（0.5））\n删除。添加（密集（1））\n模式。add（activation（'sigmoid））\n正在运行（model.com\n='二进制交叉熵'丢失，优化器='adam'，metrics='accuracy']）\n模型适合（\n x[：tr_num]，\n y[：tr_num]，\nbatch_size=128，nnb_epoch=30。\n验证数据=（x[tr_num:tr_num+va_num]，y[tr_num:tr_num+va_num]）\n或E=型号。评估（\nx月亮与六便士经典段落英文