Tensorflowを使用してスペイン語でテキスト分析を感じるためのNLPモデルを作成します。
Tensorflowを使用してスペイン語でテキスト分析を感じるモデルを作成するには、次の手順に従うことができます。

データの前処理：最初に、トレーニングとテストデータを準備する必要があります。マラガ大学のコーパスシネマなどの公開データセットを使用できます。これには、それに対応する感覚ラベルを持つスペイン映画のレビューが含まれています。テキストのクリーニングと標準化は、特殊文字の排除やすべての低文字の変換など、実行できます。

トークン化とベクトル化：次に、単語をニューロンネットワークで処理できる数値ベクトルに変換する必要があります。Tensorflowトークナイザーライブラリを使用してトークン化を実行し、単語辞書を作成してトークンシーケンスを生成できます。

モデル構造：再発性ニューロンネットワーク（RNN）は、感情分析のためにLSTM（長期短期メモリ）層で使用できます。RNNは、データシーケンスのパターンを認識することを学ぶことができ、テキストを処理するのが理想的です。LSTMレイヤーにより、ネットワークは長期情報を記憶し、予測の精度を向上させることができます。

モデルトレーニング：モデルへのトレーニングデータと、レトロポージョンによるニューロン接続の重みを調整する必要があります。Adam Optimizerを使用して、ニューロン接続の重みを調整できます。

モデル評価：トレーニング後、モデルの結果はテストデータセットで評価する必要があります。精度、リコール、F1スコアなどのメトリックを計算して、モデルのパフォーマンスを評価できます。

モデルの使用：最後に、訓練されたモデルを使用して、スペイン語の新しいテキストの感覚を予測できます。

これらの手順を実装するコードの例は次のとおりです。

tfとしてtensorflowをインポートします
tensorflow.keras.preprocessing.textからトークンザーをインポートします
Tensorflow.keras.preprocessing.sequence Import pad_secencesから

＃トレーニングとテストデータを準備します
train_sentencies = ["この映画は素晴らしい"、 "この本は退屈です"、「私はこのバンドの音楽が大好き」]]]]]
train_lalls = [1、0、1]
test_sentenances = [「私は食べ物が好きではなかった」、「コンサートは信じられないほどでした」、「このゲームはひどい」]]]]
test_labels = [0、1、0]

＃トークン化とベクトル化
Tokenizer = Tokenizer（num_words = 10000、oov_token = "<oov>"）
tokenizer.fit_on_texts（train_sentences）
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences（train_sentences）
train_padded = pad_sequences（train_sequences、maxlen = 50、padding = "post"、truncating = "post"）
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences（test_stentences）
test_padded = pad_sequences（test_squences、maxlen = 50、padding = "post"、truncating = post "）

＃モデル構築
Model = tf.Keras.Sequential（[[[[）
    tf.keras.layers.embeding（10000、16）、
    tf.keras.layers.bidirecional（tf.keras.layers.lstm（16））、
    tf.keras.layers.dense（1、activation = "sigmoid"）
]

＃モデルトレーニング
model.compile（loss = "binary_crossentropy"、optimizer = "adam"、metrics = ["surcopy"]））
model.fit（train_padded、train_lalls、epochs = 10、validation_data =（test_paded、test_abels））

＃モデル評価
損失、精度=

model.evaluate（test_padded、test_els）
印刷（f "テスト精度：{精度}"）

感情を予測するためのモデルの使用
new_sentenances = ["私はメイン俳優のパフォーマンスが大好きでした"、 "この製品は非常に悪い"]]]
new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences（new_sentences）
new_padded = pad_sequences（new_sequences、maxlen = 50、padding = "post"、truncating = "post"）
Predictions = model.preddict（new_padded）
範囲のi（len（new_sentenances））：
print（f "{new_sentances [i]}  - 感情：{'positive' if predictions [i]> 0.5 'negatiたち'}"）


この例では、Keras Tokenizerライブラリを使用して、トレーニングデータとテストデータのトークンとベクトル化を実行します。次に、Tensorflowシーケンシャルモデルは、埋め込み層、双方向LSTM層、およびS状の活性化関数を備えた密な層で構築されます。Adam Optimizerと損失関数バイナリCrossenterpyは、モデルのトレーニングに使用されます。

トレーニング後、モデルはテストデータセットで評価され、精度と損失のメトリックが印刷されます。最後に、訓練されたモデルは、スペイン語の新しいフレーズの感覚を予測するために使用されます。