SRNN完整源代码

SRNN源码 完整版，需要学习的同学可以看一下 、

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Author: Zeping Yu
Sliced Recurrent Neural Network （SRNN）. 
SRNN is able to get much faster speed than standard RNN by slicing the sequences into many subsequences.
This work is accepted by COLING 2018.
The code is written in keras using tensorflow backend. We implement the SRNN（82） here and Yelp 2013 dataset is used.
If you have any question please contact me at zepingyu@foxmail.com.
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import pandas as pd
import numpy as np

from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.preprocessing.text import Tokenizer text_to_word_sequence
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Model
from keras.layers import Input embedding GRU TimeDistributed Dense

#load data
df = pd.read_csv（“yelp_2013.csv“）
#df = df.sample（5000）

Y = df.stars.values-1
Y = to_categorical（Ynum_classes=5）
X = df.text.values

#set hyper parameters
MAX_NUM_WORDS = 30000
embedDING_DIM = 200
VALIDATION_SPLIT = 0.1
TEST_SPLIT=0.1
NUM_FILTERS = 50
MAX_LEN = 512
Batch_size = 100
EPOCHS = 10

#shuffle the data
indices = np.arange（X.shape[0]）
np.random.seed（2018）
np.random.shuffle（indices）
X=X[indices]
Y=Y[indices]

#training set validation set and testing set
nb_validation_samples_val = int（（VALIDATION_SPLIT + TEST_SPLIT） * X.shape[0]）
nb_validation_samples_test = int（TEST_SPLIT * X.shape[0]）

x_train = X[:-nb_validation_samples_val]
y_train = Y[:-nb_validation_samples_val]
x_val =  X[-nb_validation_samples_val:-nb_validation_samples_test]
y_val =  Y[-nb_validation_samples_val:-nb_validation_samples_test]
x_test = X[-nb_validation_samples_test:]
y_test = Y[-nb_validation_samples_test:]

#use tokenizer to build vocab
tokenizer1 = Tokenizer（num_words=MAX_NUM_WORDS）
tokenizer1.fit_on_texts（df.text）
vocab = tokenizer1.word_index

x_train_word_ids = tokenizer1.texts_to_sequences（x_train）
x_test_word_ids = tokenizer1.texts_to_sequences（x_test）
x_val_word_ids = tokenizer1.texts_to_sequences（x_val）

#pad sequences into the same length
x_train_padded_seqs = pad_sequences（x_train_word_ids maxlen=MAX_LEN）
x_test_padded_seqs = pad_sequences（x_test_word_ids maxlen=MAX_LEN）
x_val_padded_seqs = pad_sequences（x_val_word_ids maxlen=MAX_LEN）

#slice sequences into many subsequences
x_test_padded_seqs_split=[]
for i in range（x_test_padded_seqs.shape[0]）:
    split1=np.split（x_test_padded_seqs[i]8）
    a=[]
    for j in range（8）:
        s=np.split（split1[j]8）
        a.append（s）
    x_test_padded_seqs_split.append（a）

x_val_padded_seqs_split=[]
for i in range（x_val_padded_seqs.shape[0]）:
    split1=np.split（x_val_padded_seqs[i]8）
    a=[]
    for j in range（8）:
        s=np.split（split1[j]8）
        a.append（s）
    x_val_padded_seqs_split.append（a）
   
x_train_padded_seqs_split=[]
for i in range（x_train_padded_seqs.shape[0]）:
    split1=np.split（x_train_padded_seqs[i]8）
    a=[]
    for j in range（8）:
        s=np.split（split1[j]8）
        a.append（s）
    x_train_padded_seqs_split.append（a）

#load pre-trained GloVe word embeddings
print “

 属性            大小     日期    时间   名称
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