DigitClassificationAndMachineTranslation

Classificação Digital e Processamento de Linguagem Natural

Descrição

Este é um aplicativo baseado em Python que realiza classificação de dígitos e processamento de linguagem natural no conjunto de dados MNIST e um conjunto de dados de sentenças inglês-alemão usando a biblioteca Scikit-Learn e Tensorflow/Keras. O aplicativo também realiza análises dos resultados

Pré-requisitos

Ao executar este aplicativo, Scikit-Learn é necessário para a classificação de dígitos, Tensorflow e Keras são necessários para a seção de processamento de linguagem natural.

Compilando o código

A compilação do código requer Python e várias bibliotecas que podem ser encontradas no código. Use o seguinte código no terminal:

 py DigitClassificationAndNLP.py

Os conjuntos de treinamento, validação e teste estão incluídos nos arquivos baixados.

Propriedades do programa

Os 3 modelos treinados na classificação de dígitos são: K-Nearest Neighbour, Random Decision Forest e Convolutional Neural Network.

• O modelo KNN treina com valores vizinhos de 1 a 10
• A Random Decision Forest treina com valores n_iterator de 10, 100 e 1000
• A rede neural convolucional treina um modelo de camada convolucional padrão 1 e uma implementação do LeNet-5.

O modelo de processamento de linguagem natural usa o modelo LSTM fornecido pela Keras. As 3 implementações diferentes possuem um número variável de ocultos de 256 a 1024.

Criado por Harrison Cattell, 2019