BLSTMを用いた文書分類でデザイナーズマンション予測に再挑戦

はじめに

仕事で深層学習を使うことはないのですが、扱える技術の幅を広げていきたいなと思い、BLSTMを用いた文書分類についてkerasでの簡単なサンプルコードをやってみようと思います。データは以前集めた、某不動産紹介サイトの賃貸マンションの設備に関する文書とそれがデザイナーズマンションかどうかのラベルを使います。そして文書内の単語からその文書がデザイナーズマンションかどうかを予測します。前回はAUCで83%だったので、それを超えれると良いですね。

単純なRNNとは

モチベーション
- フィードフォワード型のニューラルネットワークではうまく扱うことができない時系列データをうまく扱えるようにすること。
特徴
- 入力が互いに関係している（多層パーセプトロンの際は置かれていない仮定）
  - 直訳すると循環するニューラルネットワークとなる。
- 最初の文の単語が2つ目、3つ目の単語に影響を与える可能性を考慮。

$h_t = \tanh (W h_{t-1} + U x_t) \\\ y_t = softmax(V h_t)$

$h_t$

$x_t$

$y_t$

LSTMとは

モチベーション
- 単純なRNNの勾配消失問題を解決するために提案された手法。
特徴
- 単純なRNNに置き換えることで性能が大幅に向上することも珍しくない。
  - 時系列データ、長い文章、録音データからなる長期的なパターンを取り出すことを得意としている手法。
- 勾配消失問題に強い
- Long Short-Term Memory：長短期記憶
  - 長期依存性を学習できるRNNの亜種。
  - 入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート、内部隠れ層という4つの層が相互に関わり合う。重要な入力を認識し、それを長期状態に格納すること、必要な限りで記憶を保持すること、必要なときに記憶を取り出すことを学習する。
    - 入力ゲート：内部隠れ層のどの部分を長期状態に加えるかを決める。
    - 忘却ゲート：長期状態のどの部分を消去するか決める。
    - 出力ゲート：各タイムステップで、長期状態のどの部分を読み出し、出力するかを決める。

$i = \sigma (W_i h_{t-1} + U_i x_t) \\ f = \sigma (W_f h_{t-1} + U_f x_t) \\ o = \sigma (W_o h_{t-1} + U_ox_t ) \\ g = \tanh (W_g h_{t-1} + U_g x_t) \\ c_t = (c_{t-1} \otimes f ) \otimes ( g \otimes i) \\ h_t = \tanh (c_t) \otimes o$ i：入力ゲート(input)
f：忘却ゲート(forget)
o：出力ゲート(output)

$\sigma$ ：シグモイド関数
g：内部隠れ層状態

$c_t$ ：時刻tにおけるセル状態

$h_t$ ：時刻tにおける隠れ状態

Bidirectional LSTMとは

モチベーション
- 従来のRNNの制約を緩和するために導入。
特徴
- ある特定の時点で過去と将来の利用可能な入力情報を用いて訓練するネットワーク
  - 従来のRNNのニューロンをフォワード(未来)なものとバックワード(過去)なものとの2つに分ける。
    - 2つのLSTMを訓練している。
  - 全体のコンテキストを利用して推定することができるのが良いらしい。
    - 文章で言うと、文章の前(過去)と後(未来)を考慮して分類などを行うイメージ。
  - 人間もコンテキストを先読みしながら解釈することもある。
- BLSTMは全てのシークエンスの予測問題において有効ではないが、適切に扱えるドメインで良い結果を残す。
- 1997年とかなり歴史があるものらしい

（出典：Deep Dive into Bidirectional LSTM）

Bidirectional LSTMで文書分類

今回は、BLSTMを使って、マンションの設備に関するテキスト情報から、そのマンションがデザイナーズマンションかどうかを予測します。全体のソースコードはGoogle Colabを御覧ください。

データ

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# GitHubにおいてあるマンションのデータを読み込む
raw_data = pd.read_csv("https://github.com/KamonohashiPerry/kamonohashiperry.com/blob/master/designers_apartment/designers_apartment.csv?raw=true")
raw_data["text"] = raw_data["text"].str.replace("デザイナーズ", "") 

# 訓練データとテストデータを分割
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(raw_data["text"], raw_data["designer_flag"], test_size=0.3, random_state=123)

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

# GitHubにおいてあるマンションのデータを読み込む

raw_data = pd.read_csv("https://github.com/KamonohashiPerry/kamonohashiperry.com/blob/master/designers_apartment/designers_apartment.csv?raw=true")

raw_data["text"] = raw_data["text"].str.replace("デザイナーズ", "")

# 訓練データとテストデータを分割

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(raw_data["text"], raw_data["designer_flag"], test_size=0.3, random_state=123)

データを確認してみると、

train_x
246     バストイレ別 バルコニー エアコン クロゼット フローリング 浴室乾燥機 オートロック シス...
1402    バストイレ別 バルコニー エアコン ガスコンロ対応 クロゼット フローリング TVインターホ...
1586    バストイレ別 バルコニー エアコン ガスコンロ対応 クロゼット フローリング TVインターホ...
375     バストイレ別 バルコニー エアコン クロゼット フローリング 浴室乾燥機 オートロック 室内...
1272    エアコン フローリング 室内洗濯置 シューズボックス 角住戸 光ファイバー 2面採光 最上階...
1122    バストイレ別 バルコニー エアコン ガスコンロ対応 クロゼット フローリング TVインターホ...
1346    バストイレ別 バルコニー エアコン ガスコンロ対応 クロゼット フローリング オートロック...
1406    バストイレ別 バルコニー エアコン ガスコンロ対応 フローリング シャワー付洗面台 オートロ...
1389    バストイレ別 エアコン クロゼット フローリング シューズボックス 押入 光ファイバー 即入...
1534    バルコニー エアコン クロゼット TVインターホン オートロック 陽当り良好 シューズボック...

train_x

246 バストイレ別バルコニーエアコンクロゼットフローリング浴室乾燥機オートロックシス...

1402 バストイレ別バルコニーエアコンガスコンロ対応クロゼットフローリング TVインターホ...

1586 バストイレ別バルコニーエアコンガスコンロ対応クロゼットフローリング TVインターホ...

375 バストイレ別バルコニーエアコンクロゼットフローリング浴室乾燥機オートロック室内...

1272 エアコンフローリング室内洗濯置シューズボックス角住戸光ファイバー 2面採光最上階...

1122 バストイレ別バルコニーエアコンガスコンロ対応クロゼットフローリング TVインターホ...

1346 バストイレ別バルコニーエアコンガスコンロ対応クロゼットフローリングオートロック...

1406 バストイレ別バルコニーエアコンガスコンロ対応フローリングシャワー付洗面台オートロ...

1389 バストイレ別エアコンクロゼットフローリングシューズボックス押入光ファイバー即入...

1534 バルコニーエアコンクロゼット TVインターホンオートロック陽当り良好シューズボック...

train_y

246 1

1402 0

1586 0

375 1

1272 0

1122 0

1346 0

1406 0

1389 0

1534 0

今回のデータがテキストとラベルからなっていることがわかる。なお、データ数は1864件あり、そのうち16%がデザイナーズマンションです。

前処理

Google Colab上で形態素解析を行うために、MeCabをインストールする。

!apt-get -q -y install sudo file mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git curl python-mecab
# せっかくなので、Neologdを使えるようにする。
!git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git
!echo yes | mecab-ipadic-neologd/bin/install-mecab-ipadic-neologd -n
!cat /etc/mecabrc
!sed -e "s!/var/lib/mecab/dic/debian!/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd!g" /etc/mecabrc > /etc/mecabrc.new
!cat /etc/mecabrc.new
!cp /etc/mecabrc /etc/mecabrc.org
!cp /etc/mecabrc.new /etc/mecabrc
!cat /etc/mecabrc
!apt-get -q -y install swig
!pip install mecab-python3

!apt-get -q -y install sudo file mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git curl python-mecab

# せっかくなので、Neologdを使えるようにする。

!git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git

!echo yes | mecab-ipadic-neologd/bin/install-mecab-ipadic-neologd -n

!cat /etc/mecabrc

!sed -e "s!/var/lib/mecab/dic/debian!/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd!g" /etc/mecabrc > /etc/mecabrc.new

!cat /etc/mecabrc.new

!cp /etc/mecabrc /etc/mecabrc.org

!cp /etc/mecabrc.new /etc/mecabrc

!cat /etc/mecabrc

!apt-get -q -y install swig

!pip install mecab-python3

これでMaCab NeologdをGoogle ColabのPythonで実行できます。

テキストデータの前処理を行うために名詞だけを抽出してリスト形式で返す関数を定義します。

# 形態素解析を行い、名詞だけ抽出し、かつ名詞の中でも活用を絞り込んで抽出する関数
def nouns_extract(line):
    import re
    import MeCab
    keyword=[]
    m = MeCab.Tagger(' -d  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd ')
    for l in m.parse(line).splitlines():
        if l != 'EOS' and l.split('\t')[1].split(',')[0] == '名詞':
            if l != 'EOS' and re.search('^一般$|^形容動詞語幹$|^サ変接続$|^副詞可能$|^固有名詞

# 形態素解析を行い、名詞だけ抽出し、かつ名詞の中でも活用を絞り込んで抽出する関数

def nouns_extract(line):

import re

import MeCab

keyword=[]

m = MeCab.Tagger(' -d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd ')

for l in m.parse(line).splitlines():

if l != 'EOS' and l.split('\t')[1].split(',')[0] == '名詞':

if l != 'EOS' and re.search('^一般$|^形容動詞語幹$|^サ変接続$|^副詞可能$|^固有名詞

ここで、語彙に関するデータを作成します。

import collections

# 語彙に関するデータを作成するための処理
maxlen = 0
word_freqs = collections.Counter()
num_recs = 0

for sentence in list(train_x):
  words = nouns_extract(sentence)
  maxlen = max(maxlen, len(words)) # リストの最大値を取得
  # 単語の出現頻度を集計
  for word in words:
    word_freqs[word] += 1
  num_recs += 1

import collections

# 語彙に関するデータを作成するための処理

maxlen = 0

word_freqs = collections.Counter()

num_recs = 0

for sentence in list(train_x):

words = nouns_extract(sentence)

maxlen = max(maxlen, len(words)) # リストの最大値を取得

# 単語の出現頻度を集計

for word in words:

word_freqs[word] += 1

num_recs += 1

続いて、単語とそのインデックスからなるdict形式のデータを作成します。

# 語彙のなかから2000語を選ぶ
MAX_FEATURES = 2000
# 文の長さの最大値
MAX_SENTENCE_LENGTH = 40
# 語彙数
vocab_size = min(MAX_FEATURES, len(word_freqs)) + 2
# 単語とそのインデックスからなるdict形式のデータ
word2index = {x[0]: i+2 for i, x in enumerate(word_freqs.most_common(MAX_FEATURES))}

# 0番目と1番目にパディング用(PAD)と擬似単語(UNK)を指定する
# パディングとは系列の長さを揃えること。
word2index['PAD'] = 0
word2index['UNK'] = 1

# インデックスとその単語からなるdict形式のデータ
index2word = {v:k for k, v in word2index.items()}

# 語彙のなかから2000語を選ぶ

MAX_FEATURES = 2000

# 文の長さの最大値

MAX_SENTENCE_LENGTH = 40

# 語彙数

vocab_size = min(MAX_FEATURES, len(word_freqs)) + 2

# 単語とそのインデックスからなるdict形式のデータ

word2index = {x[0]: i+2 for i, x in enumerate(word_freqs.most_common(MAX_FEATURES))}

# 0番目と1番目にパディング用(PAD)と擬似単語(UNK)を指定する

# パディングとは系列の長さを揃えること。

word2index['PAD'] = 0

word2index['UNK'] = 1

# インデックスとその単語からなるdict形式のデータ

index2word = {v:k for k, v in word2index.items()}

最後に、これまでに作成した語彙とそのインデックスのデータを用いて、実際に学習に使う入力データと出力データを作成します。

import numpy as np

# 空の変数を作成
X = np.empty((num_recs, ), dtype=list)
y = np.zeros((num_recs, ))
i = 0

train_x_list = list(train_x)
train_y_list = list(train_y)

for i in range(len(train_x_list)):
  label = train_y_list[i]
  words = nouns_extract(train_x_list[i])
  # 特徴量用の空の変数
  seqs = []
  for word in words:
    # 単語を照合してインデックスを取得
    if word in word2index:
      seqs.append(word2index[word])
    else:
      # 語彙に存在しない単語の場合はUNKのインデックスを付与する          
      seqs.append(word2index["UNK"])

  X[i] = seqs
  y[i] = int(label)
  i += 1

# パディングして、同じ長さに揃えてくれる関数
X = sequence.pad_sequences(X, maxlen=MAX_SENTENCE_LENGTH)

import numpy as np

# 空の変数を作成

X = np.empty((num_recs, ), dtype=list)

y = np.zeros((num_recs, ))

i = 0

train_x_list = list(train_x)

train_y_list = list(train_y)

for i in range(len(train_x_list)):

label = train_y_list[i]

words = nouns_extract(train_x_list[i])

# 特徴量用の空の変数

seqs = []

for word in words:

# 単語を照合してインデックスを取得

if word in word2index:

seqs.append(word2index[word])

else:

# 語彙に存在しない単語の場合はUNKのインデックスを付与する

seqs.append(word2index["UNK"])

X[i] = seqs

y[i] = int(label)

i += 1

# パディングして、同じ長さに揃えてくれる関数

X = sequence.pad_sequences(X, maxlen=MAX_SENTENCE_LENGTH)

実行

先程作成したデータを訓練データとテストデータに分けます。

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

1	Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

ここで、AUCを計算するための関数を定義します。（まるまる拝借しました）

import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from keras.callbacks import Callback, EarlyStopping

# define roc_callback, inspired by https://github.com/keras-team/keras/issues/6050#issuecomment-329996505
def auc_roc(y_true, y_pred):
    # any tensorflow metric
    value, update_op = tf.contrib.metrics.streaming_auc(y_pred, y_true)
    
    # find all variables created for this metric
    metric_vars = [i for i in tf.local_variables() if 'auc_roc' in i.name.split('/')[1]]
    
    # Add metric variables to GLOBAL_VARIABLES collection.
    # They will be initialized for new session.
    for v in metric_vars:
        tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, v)

    # force to update metric values
    with tf.control_dependencies([update_op]):
        value = tf.identity(value)
        return value

import tensorflow as tf

from sklearn.metrics import roc_auc_score

from keras.callbacks import Callback, EarlyStopping

# define roc_callback, inspired by https://github.com/keras-team/keras/issues/6050#issuecomment-329996505

def auc_roc(y_true, y_pred):

# any tensorflow metric

value, update_op = tf.contrib.metrics.streaming_auc(y_pred, y_true)

# find all variables created for this metric

metric_vars = [i for i in tf.local_variables() if 'auc_roc' in i.name.split('/')[1]]

# Add metric variables to GLOBAL_VARIABLES collection.

# They will be initialized for new session.

for v in metric_vars:

tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, v)

# force to update metric values

with tf.control_dependencies([update_op]):

value = tf.identity(value)

return value

続いて、kerasを用いて、ネットワークを構築し、コンパイルを行います。

from keras.layers import Activation, Dense, Dropout, Embedding, LSTM, Bidirectional
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing import sequence
from keras.callbacks import TensorBoard

LOG_DIR = "drive/Colab Notebooks/NLP/logs"

# 分散表現層の次元
EMBEDDING_SIZE = 128
# 隠れ層の数
HIDDEN_LAYER_SIZE = 64
# バッチサイズ
BATCH_SIZE = 32
# エポックの数
NUM_EPOCHS = 10

model = Sequential()

# 分散表現の層
model.add(Embedding(vocab_size, EMBEDDING_SIZE, input_length=MAX_SENTENCE_LENGTH))
# Bidirectional LSTMの層
model.add(Bidirectional(LSTM(HIDDEN_LAYER_SIZE )))
# ドロップアウト層
model.add(Dropout(0.5))
# 活性化層
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# モデルのコンパイル
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy", auc_roc])

my_callbacks = [EarlyStopping(monitor='auc_roc', patience=300, verbose=1, mode='max'), TensorBoard(LOG_DIR)]

# ネットワークの学習
history = model.fit(Xtrain, ytrain, batch_size=BATCH_SIZE,
                    epochs=NUM_EPOCHS,
                    callbacks=my_callbacks,
                    validation_data=(Xtest, ytest))

from keras.layers import Activation, Dense, Dropout, Embedding, LSTM, Bidirectional

from keras.models import Sequential

from keras.preprocessing import sequence

from keras.callbacks import TensorBoard

LOG_DIR = "drive/Colab Notebooks/NLP/logs"

# 分散表現層の次元

EMBEDDING_SIZE = 128

# 隠れ層の数

HIDDEN_LAYER_SIZE = 64

# バッチサイズ

BATCH_SIZE = 32

# エポックの数

NUM_EPOCHS = 10

model = Sequential()

# 分散表現の層

model.add(Embedding(vocab_size, EMBEDDING_SIZE, input_length=MAX_SENTENCE_LENGTH))

# Bidirectional LSTMの層

model.add(Bidirectional(LSTM(HIDDEN_LAYER_SIZE )))

# ドロップアウト層

model.add(Dropout(0.5))

# 活性化層

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# モデルのコンパイル

model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy", auc_roc])

my_callbacks = [EarlyStopping(monitor='auc_roc', patience=300, verbose=1, mode='max'), TensorBoard(LOG_DIR)]

# ネットワークの学習

history = model.fit(Xtrain, ytrain, batch_size=BATCH_SIZE,

epochs=NUM_EPOCHS,

callbacks=my_callbacks,

validation_data=(Xtest, ytest))

テストデータでの予測精度を確認します。

# testデータでの予測
score, acc, auc = model.evaluate(Xtest, ytest, batch_size=BATCH_SIZE)
print("Test score: {:.3f}, accuracy: {:.3f}, auc: {:.3f}".format(score, acc, auc))

Test score: 0.444, accuracy: 0.824, auc: 0.844

# testデータでの予測

score, acc, auc = model.evaluate(Xtest, ytest, batch_size=BATCH_SIZE)

print("Test score: {:.3f}, accuracy: {:.3f}, auc: {:.3f}".format(score, acc, auc))

Test score: 0.444, accuracy: 0.824, auc: 0.844

実際のラベルとテキストデータを見比べてみます。

for i in range(20):
  idx = np.random.randint(len(Xtest))
  xtest = Xtest[idx].reshape(1, 40)
  ylabel = ytest[idx]
  ypred = model.predict(xtest)[0][0]
  sent = " ".join([index2word[x] for x in xtest[0].tolist() if x != 0 ])
  print("{:.0f}\t{:.0f}\t{}".format(ypred, ylabel, sent))

0   0   バルコニー エアコン クロゼット フローリング 室内 洗濯 置 シューズボックス システムキッチン 住戸 外壁 タイル 入居 ガスレンジ 都市ガス
0   0   ウォークインクロゼット 保証 不要 敷金 バイク 置場 ネット 専用 回線 トランクルーム 事務所 相談 楽器 相談 トイレ ルームシェア 相談 利用 沿線 利用 徒歩 10分 専有 面積 平面 駐車場 LDK 居室 都市ガス 高速 ネット 対応 礼金 保証 会社 利用 初期 費用 カード 決済
0   0   バス トイレ エアコン ガスコンロ 対応 クロゼット フローリング 室内 洗濯 置 シューズボックス システムキッチン 脱衣所 入居 礼金 不要 最上階 敷金 ガスレンジ ダブル ロック キー 上 都市ガス
0   0   室内 洗濯 置 焚 機能 浴室 住戸 脱衣所 洗面所 独立 駐輪場 光ファイバー 入居 ペット 相談 敷金 居室 フローリング 採光 収納 内装 リフォーム 済 事務所 相談 ルームシェア 相談 利用 沿線 利用 徒歩 5分 東南 都市ガス 玄関 収納 礼金 保証 会社 利用
0   0   居室 フローリング 採光 沿線 利用 内装 リフォーム 済 眺望 良好 事務所 相談 24時間 換気 システム 南面 リビング 外装 リフォーム 済 利用 利用 沿線 利用 徒歩 10分 敷地内 ごみ 置き場 都市ガス BS 保証 会社 利用 初期 費用 カード 決済 通風 良好
0   0   TV インターホン 浴室 乾燥機 オートロック 室内 洗濯 置 システムキッチン 住戸 エレベーター 洗面所 独立 コンロ 宅配ボックス 光ファイバー 外壁 タイル BS CS 防犯カメラ 保証 不要 敷金 保証金 不要 プール 利用 沿線 利用 徒歩 10分 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 5年 都市ガス 礼金
0   0   バルコニー エアコン クロゼット フローリング 室内 洗濯 置 シューズボックス システムキッチン 住戸 外壁 タイル 入居 ガスレンジ 都市ガス
0   1   バス トイレ バルコニー エアコン クロゼット フローリング TV インターホン 浴室 乾燥機 オートロック 室内 洗濯 置 シューズボックス システムキッチン 温水洗浄便座 エレベーター 洗面所 独立 コンロ 駐輪場 礼金 不要 バイク 置場 ガスレンジ ネット 専用 回線 利用 沿線 利用 徒歩 10分 都市ガス BS
1   1   システム 居室 フローリング ディンプルキー ダブル ロック キー 24時間 換気 システム フロント サービス 耐火構造 耐震 構造 利用 沿線 利用 徒歩 5分 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 セキュリティ 会社 加入 済 間接照明 LAN 保証 会社 利用 初期 費用 カード 決済 通風 良好
0   0   バス トイレ バルコニー フローリング TV インターホン 浴室 乾燥機 オートロック 室内 洗濯 置 システムキッチン 住戸 エレベーター 洗面所 独立 CATV 入居 防犯カメラ グリル 居室 洋室 仲 エアコン 納戸 徒歩 10分 専有 面積 南西
0   0   エアコン ガスコンロ 対応 クロゼット フローリング シャワー 洗面 TV インターホン 浴室 乾燥機 室内 洗濯 置 シューズボックス 温水洗浄便座 脱衣所 洗面所 独立 駐輪場 CATV 保証 不要 CATV インターネット 平坦 保証 不要 始発駅 利用 沿線 利用 徒歩 10分 バス停 徒歩 3分 南西 都市ガス BS
0   1   住戸 浴室 窓 24時間 換気 システム クロゼット ルームシェア 相談 南面 リビング 学生 相談 一部 フローリング 利用 沿線 利用 徒歩 5分 駅 徒歩 10分 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 都市ガス 洗面所 ドア 南面 バルコニー BS 初期 費用 カード 決済 通風 良好0 0   対面 キッチン IH クッキング ヒーター グリル ウォークインクロゼット 保証 不要 敷金 二人 入居 相談 ネット 使用 不要 テラス 保証 不要 3年 南面 リビング 浴室 利用 沿線 利用 バス停 徒歩 3分 敷地内 ごみ 置き場 LDK 都市ガス 南面 バルコニー 天井 シューズ クロゼット 礼金
0   0   バス トイレ バルコニー エアコン フローリング 室内 洗濯 置 シューズボックス 焚 機能 浴室 駐輪場 宅配ボックス 入居 礼金 不要 敷金 不要 IH クッキング ヒーター エレベーター 2基 利用 沿線 利用 徒歩 5分 都市ガス
1   1   コンロ 宅配ボックス 光ファイバー 外壁 タイル BS CS 防犯カメラ 照明 保証人 不要 敷金 沿線 利用 ディンプルキー 洗濯機 耐火構造 始発駅 沿線 利用 徒歩 10分 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 居室 都市ガス 高速 ネット 対応 礼金 保証 会社 利用 初期 費用 カード 決済
0   0   バルコニー エアコン クロゼット フローリング シューズボックス 住戸 エレベーター 入居 防犯カメラ 分譲 賃貸 仲 眺望 良好 保証 不要 利用 沿線 利用 徒歩 5分 敷地内 ごみ 置き場 日勤 管理 敷金 礼金 不要 通風 良好
1   1   24時間 換気 システム 南面 リビング 一部 フローリング ISDN 対応 耐火構造 耐震 構造 利用 徒歩 5分 バス停 徒歩 3分 制震 構造 高層 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 都市ガス 南面 バルコニー 玄関 収納 BS 高速 ネット 対応 LAN 初期 費用 カード 決済
0   0   バイク 置場 南西 住戸 ガスレンジ ディンプルキー 内装 リフォーム 済 眺望 良好 照明 センサー 利用 沿線 利用 徒歩 10分 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 南西 当社 管理 物件 都市ガス 洗面所 ドア 南面 バルコニー 室内 物干 礼金 保証 会社 利用 通風 良好
0   0   駅 平坦 ネット 使用 不要 ダブル ロック キー 保証 不要 2年 24時間 換気 システム 複層ガラス 照明 センサー 利用 徒歩 10分 外壁 サイディング 24時間 ゴミ 敷地内 ごみ 置き場 南西 都市ガス 玄関 収納 年内 入居 年度内 入居 礼金 初期 費用 カード 決済
0   1   フローリング TV インターホン 浴室 乾燥機 オートロック 室内 洗濯 置 陽 良好 シューズボックス システムキッチン 焚 機能 浴室 住戸 エレベーター 洗面化粧台 コンロ 駐輪場 宅配ボックス CATV 光ファイバー BS CS 対面 キッチン 沿線 利用 楽器 相談 ウッドデッキ 利用 徒歩 10分 東南 LDK 居室 都市ガス

for i in range(20):

idx = np.random.randint(len(Xtest))

xtest = Xtest[idx].reshape(1, 40)

ylabel = ytest[idx]

ypred = model.predict(xtest)[0][0]

sent = " ".join([index2word[x] for x in xtest[0].tolist() if x != 0 ])

print("{:.0f}\t{:.0f}\t{}".format(ypred, ylabel, sent))

0 0 バルコニーエアコンクロゼットフローリング室内洗濯置シューズボックスシステムキッチン住戸外壁タイル入居ガスレンジ都市ガス

0 0 ウォークインクロゼット保証不要敷金バイク置場ネット専用回線トランクルーム事務所相談楽器相談トイレルームシェア相談利用沿線利用徒歩 10分専有面積平面駐車場 LDK 居室都市ガス高速ネット対応礼金保証会社利用初期費用カード決済

0 0 バストイレエアコンガスコンロ対応クロゼットフローリング室内洗濯置シューズボックスシステムキッチン脱衣所入居礼金不要最上階敷金ガスレンジダブルロックキー上都市ガス

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0 0 居室フローリング採光沿線利用内装リフォーム済眺望良好事務所相談 24時間換気システム南面リビング外装リフォーム済利用利用沿線利用徒歩 10分敷地内ごみ置き場都市ガス BS 保証会社利用初期費用カード決済通風良好

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LSTMの場合は、BLSTMに関する記述（1行）をネットワークから除外すれば良いので簡単に試すことができます。せっかくなので比較してみたところ、AUCは0.841でした。BLSTMは0.844だったので、若干上回る程度のようです。以前扱った記事ではデザイナーズマンション分類はAUCが0.83程度だったので、LSTMを使ったほうが精度が少しだけ高いようです。

追記

TensorBoardの検証のloglossを見てみます。

エポックに対してloglossが非常に荒れています。学習曲線としてはセオリー的にアウトなようです。一方で、検証のAUCはエポックに従って高まるようです。

AUCは良くなっているけどloglossが増え続けている。loglossが下がらないと過学習している可能性が高いので、これは過学習しているだけなのだろう。

BLSTMを用いた文書分類でデザイナーズマンション予測に再挑戦

はじめに

目次

単純なRNNとは

LSTMとは

Bidirectional LSTMとは

Bidirectional LSTMで文書分類

データ

前処理

実行

追記

参考文献

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LSTMとは

Bidirectional LSTMとは

Bidirectional LSTMで文書分類

データ

前処理

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