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这个例子展现了如何应用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。
文本数据是有程序的。一段文字是一个词的序列，它们之间可能有依赖关系。为了学习和应用长期依赖关系来对序列数据进行分类，能够应用 LSTM 神经网络。LSTM 网络是一种递归神经网络（RNN），能够学习序列数据的工夫程序之间的长期依赖关系。
要向 LSTM 网络输出文本，首先要将文本数据转换成数字序列。你能够应用单词编码来实现这一点，该编码将文件映射为数字指数的序列。为了取得更好的后果，还能够在网络中退出一个词嵌入层。词汇嵌入将词汇映射为数字向量，而不是标量索引。这些嵌入发现了单词的语义细节，因而具备类似含意的单词具备类似的向量。它们还通过向量算术来模仿单词之间的关系。例如，” 罗马之于意大利就像巴黎之于法国 “ 的关系由方程式意大利 - 罗马 + 巴黎 = 法国来形容。
在这个例子中，训练和应用 LSTM 网络有四个步骤。
- 导入并预处理数据。
- 应用单词编码将单词转换为数字序列。
- 创立并训练一个带有单词嵌入层的 LSTM 网络。
- 应用训练好的 LSTM 网络对新的文本数据进行分类。
导入数据
导入工厂报告数据。该数据蕴含对工厂事件的标签化文本形容。要把文本数据导入为字符串，指定文本类型为 “ 字符串 ”。
head(data)
这个例子的目标是通过类别栏中的标签对事件进行分类。为了将数据划分为类别，将这些标签转换为分类的。
Category = categorical(Category);应用直方图查看数据中的类别散布。
figure
histogram(Category);
下一步是将其划分为训练和验证的汇合。将数据划分为一个训练分区和一个用于验证和测试的保留分区。指定保留的百分比为 20%。
cvp = cv(Category,'Holdout',0.2);从分区的表中提取文本数据和标签。
DataTrain = Description;
DataValidation = Description;为了查看你是否正确地导入了数据，能够用词云来可视化训练文本数据。
wordcloud(DataTrain);
预处理文本数据
创立一个函数，对文本数据进行标记和预处理。列在例子开端的函数 preprocessText，执行这些步骤。
- 应用 tokenizedDocument 对文本进行标记。
- 应用 lower 将文本转换为小写。
- 应用 erasePunctuation 擦除标点符号。
对训练数据和验证数据进行预处理。
Train = preprocessText(DataTrain);查看最后几个预处理的训练文件。
documentsTrain(1:5)
将文件转换为序列
为了将文档输出到 LSTM 网络中，应用一个单词编码将文档转换为数字指数序列。
创立一个词的编码
下一个转换步骤是对文件进行填充和截断，使它们的长度都雷同。
要填充和截断文件，首先要抉择一个指标长度，而后截断比它长的文件，左移比它短的文件。为了达到最佳成果，指标长度应该很短，而不会抛弃大量的数据。为了找到一个适合的指标长度，能够查看训练文档长度的直方图。
histogram(documentLengths)
大多数的训练文件都少于 10 个标记。将此作为截断和填充的指标长度。
将文档转换为数字索引序列。要截断或向左填充序列的长度为 10，将 “ 长度 “ 选项设置为 10。
doc2sequence(enc,'Length');
应用雷同的选项将验证文件转换为序列。
sequence(Length);创立和训练 LSTM 网络
定义 LSTM 网络结构。为了向网络输出序列数据，包含一个序列输出层，并将输出大小设置为 1。接下来，包含一个维度为 50 的词嵌入层，词的数量与词的编码雷同。接下来，包含一个 LSTM 层，并将暗藏单元的数量设置为 80。最初，增加一个与类的数量雷同的全连贯层，一个 softmax 层，以及一个分类层。
inputSize = 1;
Dimension = 50;
HiddenUnits = 80;
指定训练选项
- 应用 Adam 优化器进行训练.
- 指定一个 16 的小批处理量。
- 每隔一段时间对数据进行随机化。
- 通过设置 “Plots “ 选项为 “training-progress “ 来监测训练进度。
- 应用 ’ValidationData’ 选项指定验证数据。
- 通过将 ’Verbose’ 选项设置为 false 来克制输入。
默认状况下，如果有 GPU，会应用 GPU（须要并行计算工具箱™和反对 CUDA®的计算能力 3.0 以上的 GPU）。否则，它将应用 CPU。在 CPU 上训练的工夫可能比在 GPU 上训练的工夫长很多。
options('adam', ...
'BatchSize',16, ...
'Shuffle','every-epoch', ...);训练 LSTM 网络。
应用新数据进行预测
对三个新报告的事件类型进行分类。创立一个蕴含新报告的字符串数组。
应用预处理步骤对文本数据进行预处理，作为训练文档。
preprocessText(New);将文本数据转换为序列，选项与创立训练序列时雷同。
sequence(enc,sequenceLength);应用训练好的 LSTM 网络对新序列进行分类。
classify(XNew)
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