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投稿2018/09/13 15:56

ディープラーニングを使って単語数の異なる文章の分類をchainerのNStepLSTMというもので行おうとしていますが上手くいかず、苦戦中です。
この分類はchainerまたは他のライブラリで可能なことでしょうか?
それだけ知れれば頑張れます。
よろしくお願いします。

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ベストアンサー

文章の長さはサンプルごとに異なるので、通常は単語数の上限を決めて、それ以上の文章は打ち切り、それ未満の文章は0でパディングして長さを揃えます。

Keras ですとこの処理は pad_sequences() で行えます。
chainer はわからないですが、おそらくどのライブラリにも同等の機能はあるのではないでしょうか。

投稿2018/09/13 16:07

tiitoi

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2018/09/17 08:22

ありがとうございます。 現時点では可変長はゼロパディングしていくしかないんですね・・・ またKerasではEmbeddingの際にmask_zero=Trueにすることでゼロパディングしている部分を無視してくれるような機能があるとのことなのでKerasで再チャレンジしてみたいと思います!! 頑張ります!
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