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项目简介
该项目是针对Quora问题对相似度分析的机器学习项目，借助数据分析和机器学习模型判断给定问题对是否相似或重复。运用多种数据预处理和特征提取技术，结合神经网络模型进行训练与预测。
项目的主要特性和功能
数据预处理与特征提取
- 数据读取与预处理：从CSV文件读取训练集和测试集数据，清洗数据，去除缺失值和异常值。
- 特征计算：计算句子长度差异、停用词数量、相同词汇数量和基于TF - IDF的相似词汇数量等特征，辅助模型训练。
- 可视化：用matplotlib库对特征可视化，助于理解数据分布。
模型构建与训练
- 基于LSTM的神经网络模型：用Keras和gensim库构建，能处理文本数据并输出预测结果，包含词嵌入层、LSTM层和全连接层。
- 训练策略：采用K折交叉验证训练模型，防止过拟合，使用早期停止回调，计算所有预测结果平均值作为最终结果。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件。
1. 安装依赖库：使用pip安装pandas、numpy、keras、gensim等所需库。
2. 数据准备：将训练集和测试集数据按CSV格式放入指定路径。
3. 运行代码：
- 运行gridsearch.py优化模型参数，寻找最佳参数组合。
- 运行predict.py进行数据预处理和预测。
- 运行feature.py进行特征提取和可视化。
- 运行model_lstm.py构建和训练基于LSTM的神经网络模型。
4. 查看结果：预测结果会保存在指定的CSV文件中，用户可查看结果并分析模型性能。
注意，运行代码前需确保正确安装所有依赖库，并正确配置数据路径和其他相关参数，若有问题需检查代码和配置。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】