使用 Keras 进行情感分类器训练

Question

我正在使用 keras（后端 tensorflow）对来自亚马逊评论的情绪进行分类。

它从一个嵌入层（使用 GloVe）开始，然后是 LSTM 层，最后是一个 Dense 层作为输出。模型总结如下：

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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embedding_1 (Embedding)      (None, None, 100)         2258700   
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (None, 16)                7488      
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 5)                 85        
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Total params: 2,266,273
Trainable params: 2,266,273
Non-trainable params: 0
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Train on 454728 samples, validate on 113683 samples

当训练训练和评估时，准确率约为 74%，损失（训练和评估）约为 0.6。

我已经尝试改变 LSTM 层中元素的数量，以及包括丢失、循环丢失、正则化器和 GRU（而不是 LSTM）。然后准确率提高了一点（~76%）。

我还可以尝试什么来改善我的结果？

Answer 1

我在使用双向 LSTM 进行情感分析方面取得了更大的成功，它还垂直堆叠了两层，即 2 个 LSTMS 一起形成了一个深度网络，这也有助于并尝试将 lstm 元素的数量增加到 128 左右。

使用 Keras 进行情感分类器训练

Sentiment classifier training with Keras

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