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TensorFlow の RNN/LSTM/GRU で消費者感情分析

TensorFlow の LSTM / GRU / bidirectional RNN で IMDb 消費者感情分析

IMDb & LSTM

消費者感情分析という用語が定着しているか分かりませんが、sentiment analysis を意訳したつもりです。IMDb は Internet Movie Database の略です。

LSTM による IMDb を利用した sentiment 分析は元々は Theano のチュートリアルで扱われたものですが :

 

TensorFlow で実装してみました。やることは単純で movie review の評価を positive か negative か二値分類するだけなのですが、LSTM だけでなく GRU と bidirectional RNN でも試してみました。

TensorFlow で実装/訓練

モデルは試行錯誤しましたが、最終的に次のようなモデルを利用しました。
以下は GRU の図ですが LSTM でも同様です :

imdb_model_gru2

それから bidirectional RNN :

imdb_model_bidirectional2

 

訓練は 40 epochs 行ないました。GRU の収束が速いですが LSTM の曲線の方が滑らかですね :

imdb_all_loss3

 

validation 精度は 85 % 前後になりましたが、bidirectional-RNN については 80% 強が上限でした :

imdb_all_acc_validation2

bidirectional-RNN の結果については optimizer やモデルをいじってもあまり変わりませんでしたので、より適合するテーマを見つけた方が良さそうです。

 

以上

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