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python - lmmatized多少字？

问题描述

在包含 1000 个文本的数据框中，在进行预处理词形还原后，如何找出每个文本中有多少词被词形还原？

标签： pythonnlplemmatization

解决方案

为什么你的模型只运行了 3 个 epoch？我建议你运行它大约 20 个 epoch，然后看看验证准确性是否没有降低。而事情，我可以告诉你的是，你需要改变你的这行代码：

    model.add(Embedding(300000,60,input_length=300))

对此：

   model.add(Embedding(k, 60,input_length=300))

您可以将 k 设置为 256 或 512 或接近它们的数字。但是 300000 实在是太多了。这样，当主要工作是编码器和解码器时，您的网络将更多地关注嵌入层。

另一件事，您应该在编码器和解码器中增加您的 LSTM 单元（可能增加到 128 或 256 之类的数字），并删除recurrent_dropout 参数（因为您在编码器之后使用dropout 层退出）。如果这仍然没有帮助，那么您甚至可以将 Batch Normalization 层添加到您的模型中。

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