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  3. Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
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演習

ニュース記事の分類

この演習では、マルチクラス分類モデルを作成します。

データセットはすでに news_novel として環境に読み込まれています。学習データの前処理も完了しており、tokenizer も利用可能です。

RNN モデルは次のアーキテクチャで事前学習されています：Embedding レイヤー、LSTM レイヤーを1層、そして3クラス（sci.space、alt.atheism、soc.religion.christian）を想定した出力の Dense レイヤーです。この学習済みモデルの重みは classify_news_weights.h5 に保存されています。

ここでは新しいデータ news_novel を前処理し、評価を行います。

指示

100 XP
  • 読み込まれている tokenizer を使って、news_novel.data のデータを変換します。
  • 得られた数値インデックスのシーケンスをパディングします。
  • news_novel.target のラベルをワンホット表現に変換します。
  • .evaluate() メソッドでモデルを評価し、得られた損失と正解率を出力します。