python - 出力ラベルを keras lstm に指定する方法

Question

私は Keras を初めて使用し、LSTM を使用して文内の各単語の極性を予測したいと考えています。対応する事前に訓練された単語ベクトルによって、各文を表しています。したがって、私の入力表現は (maxlen,input_dimensions) です。しかし、ラベルを付ける方法を理解できません。各文について、単語は 3 つのクラス (pos/neg/neutral) に分類できます。したがって、[0,2,0,0,1.....] のようになります。この出力を順次モデルに与えるにはどうすればよいですか?

Answer 1

通話時

model.fit

入力と、必要に応じて期待される出力を提供します。通常、入力は「X」、出力は「y」と呼ばれます。

入力には、文/フレーズを表すディメンションが含まれます。トレーニングに必要な長さを決定する必要があります。注: もう 1 つの関連する考慮事項は、ミニバッチのサイズです。

出力の次元は入力よりも 1 つ少なくなります。文の後の次の単語を同じ入力配列スポット (序数による)に入れたい: これは、文 K の期待される出力です。ここで、k は入力配列内の序数であり、出力配列内の対応する序数です。