从 Keras 的 imdb 数据集中恢复原始文本
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【中文标题】从 Keras 的 imdb 数据集中恢复原始文本【英文标题】：Restore original text from Keras’s imdb dataset 【发布时间】：2017-08-06 20:59:51 【问题描述】：我想从 Keras 的 imdb 数据集中恢复 imdb 的原始文本。
首先，当我加载 Keras 的 imdb 数据集时，它返回了单词索引序列。
>>> (X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data()
>>> X_train[0]
[1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65, 458, 4468, 66, 3941, 4, 173, 36, 256, 5, 25, 100, 43, 838, 112, 50, 670, 22665, 9, 35, 480, 284, 5, 150, 4, 172, 112, 167, 21631, 336, 385, 39, 4, 172, 4536, 1111, 17, 546, 38, 13, 447, 4, 192, 50, 16, 6, 147, 2025, 19, 14, 22, 4, 1920, 4613, 469, 4, 22, 71, 87, 12, 16, 43, 530, 38, 76, 15, 13, 1247, 4, 22, 17, 515, 17, 12, 16, 626, 18, 19193, 5, 62, 386, 12, 8, 316, 8, 106, 5, 4, 2223, 5244, 16, 480, 66, 3785, 33, 4, 130, 12, 16, 38, 619, 5, 25, 124, 51, 36, 135, 48, 25, 1415, 33, 6, 22, 12, 215, 28, 77, 52, 5, 14, 407, 16, 82, 10311, 8, 4, 107, 117, 5952, 15, 256, 4, 31050, 7, 3766, 5, 723, 36, 71, 43, 530, 476, 26, 400, 317, 46, 7, 4, 12118, 1029, 13, 104, 88, 4, 381, 15, 297, 98, 32, 2071, 56, 26, 141, 6, 194, 7486, 18, 4, 226, 22, 21, 134, 476, 26, 480, 5, 144, 30, 5535, 18, 51, 36, 28, 224, 92, 25, 104, 4, 226, 65, 16, 38, 1334, 88, 12, 16, 283, 5, 16, 4472, 113, 103, 32, 15, 16, 5345, 19, 178, 32]
我找到了 imdb.get_word_index 方法()，它返回单词索引字典，如 ‘create’: 984, ‘make’: 94,…。为了进行转换，我创建了索引词词典。
>>> word_index = imdb.get_word_index()
>>> index_word = v:k for k,v in word_index.items()
然后，我尝试恢复原始文本，如下所示。
>>> ' '.join(index_word.get(w) for w in X_train[5])
"the effort still been that usually makes for of finished sucking ended cbc's an because before if just though something know novel female i i slowly lot of above freshened with connect in of script their that out end his deceptively i i"
我英语不好，但我知道这句话很奇怪。
为什么会这样？如何恢复原文？
【问题讨论】：
【参考方案1】：你的例子是胡言乱语，它比仅仅缺少一些停用词要糟糕得多。
如果您重新阅读 [keras.datasets.imdb.load_data](https://keras.io/datasets/#imdb-movie-reviews-sentiment-classification 的 start_char、oov_char 和 index_from 参数的文档
) 方法他们解释发生了什么：
start_char: 整数。序列的开始将用这个字符标记。设置为 1，因为 0 通常是填充字符。
oov_char: 整数。由于 num_words 或 skip_top 限制而被删除的单词将替换为此字符。
index_from: 整数。使用此索引或更高索引来索引实际单词。
您反转的字典假定单词索引从 1 开始。
但是返回我的 keras 的索引有 <START> 和 <UNKNOWN> 作为索引 1 和 2。 （并且假设您将使用0 代替<PADDING>）。
这对我有用：
import keras
NUM_WORDS=1000 # only use top 1000 words
INDEX_FROM=3 # word index offset
train,test = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=NUM_WORDS, index_from=INDEX_FROM)
train_x,train_y = train
test_x,test_y = test
word_to_id = keras.datasets.imdb.get_word_index()
word_to_id = k:(v+INDEX_FROM) for k,v in word_to_id.items()
word_to_id["<PAD>"] = 0
word_to_id["<START>"] = 1
word_to_id["<UNK>"] = 2
word_to_id["<UNUSED>"] = 3
id_to_word = value:key for key,value in word_to_id.items()
print(' '.join(id_to_word[id] for id in train_x[0] ))
标点符号不见了，但仅此而已：
"<START> this film was just brilliant casting <UNK> <UNK> story
direction <UNK> really <UNK> the part they played and you could just
imagine being there robert <UNK> is an amazing actor ..."
【讨论】：
文档中的什么地方这么说？我只发现这个“按照惯例，“0”不代表特定的单词，而是用来编码任何未知的单词。” @RodrigoRuizkeras.io/datasets/#imdb-movie-reviews-sentiment-classification 的文档还提供了参数 start_char=1、oov_char=2、index_from=3 的默认值，这些值会导致此处描述的转换。如果你使用 start_char=0, oov_char=0, index_from=1，你会得到 0 的未知词。 这段代码实际上是不正确的。一行应更改为word_to_id=k:(v+INDEX_FROM-1) for k,v in word_to_id.items()。下载的word_to_id字典中的索引实际上是从1开始的。因此，当您将INDEX_FROM添加到索引时，会导致id_to_word[2]和id_to_word[4]之间存在间隙。 id_to_word[3] 没有任何价值。
同意最后的评论
如果我们设置 index_from = 3 那么索引值为 1、2 的单词会发生什么变化。 index_from 实际上是做什么的？【参考方案2】：
您可以使用 keras.utils.data_utils 中的 get_file 获取不移除停用词的原始数据集：
path = get_file('imdb_full.pkl',
origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb_full.pkl',
md5_hash='d091312047c43cf9e4e38fef92437263')
f = open(path, 'rb')
(training_data, training_labels), (test_data, test_labels) = pickle.load(f)
学分 - Jeremy Howards fast.ai course lesson 5
【讨论】：
【参考方案3】：这是因为基本的NLP 数据准备。大量所谓的停用词已从文本中删除，以使学习变得可行。通常——在预处理过程中，大部分的标点符号和不太常见的词也会从文本中删除。我认为恢复原始文本的唯一方法是使用例如在 IMDB 中找到最匹配的文本。 Google 的浏览器 API。
【讨论】：
这个答案是错误的。停用词没有被删除。只看mdaoust answer中的例句（没错），里面有“the”和“and”。【参考方案4】：此编码将与标签一起使用：
from keras.datasets import imdb
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = imdb.load_data()
word_index = imdb.get_word_index() # get word : index
index_word = v : k for k,v in word_index.items() # get index : word
index = 1
print(" ".join([index_word[idx] for idx in x_train[index]]))
print("positve" if y_train[index]==1 else "negetive")
如果有帮助，请点赞。 :)
【讨论】：
【参考方案5】：索引偏移 3，因为 0、1 和 2 是“填充”、“序列开始”和“未知”的保留索引。以下应该可以工作。
imdb = tf.keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
word_index = imdb.get_word_index()
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
review = [reverse_word_index.get(i-3, "?") for i in train_data[0]]
【讨论】：
【参考方案6】：这对我有用：
word_index = imdb.get_word_index()
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, "") for i in train_data[0]])
【讨论】：
【参考方案7】：要获得所有评论的等效数组：
def decode_imdb_reviews(text_data):
result = [0 for x in range(len(text_data))]
word_index = imdb.get_word_index()
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
for review in range(0,len(text_data)):
for index in enumerate(text_data[review]):
decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(index - 3, '#') for index in text_data[review]])
result[review] = decoded_review
return result
text_data = []
text_data = decode_imdb_reviews(train_data)
【讨论】：
【参考方案8】：试试下面的代码。此代码有效。
# load dataset
from tensorflow.keras.datasets import imdb
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=500)
# vec 2 num
imdb_vec2num = imdb.get_word_index(path="imdb_word_index.json")
# num 2 vec
imdb_num2vec = value+3:key for key, value in imdb_vec2num.items()
imdb_num2vec[0] = "<PAD>"
imdb_num2vec[1] = "<START>"
imdb_num2vec[2] = "<UNK>"
imdb_num2vec[3] = "<UNUSED>"
# index-word table
imdb_num2vec = value:key for key, value in imdb_index.items()
# change encoded sentences to sentences
def restore_sentences(num2word, encoded_sentences):
sentences = []
for encoded_sentence in encoded_sentences:
sentences.append([num2word[ele] for ele in encoded_sentence])
return sentences
# example
sentences = restore_sentences(imdb_num2vec, x_train)
【讨论】：
【参考方案9】：from keras.datasets import imdb
NUM_WORDS=1000 # only use top 1000 words
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=NUM_WORDS)
获取索引详细信息：
word_to_id = keras.datasets.imdb.get_word_index()
构建键值对：
id_to_word = value:key for key,value in word_to_id.items()
print(' '.join(id_to_word[id] for id in x_train[0] ))
【讨论】：
检查了这段代码，这就是我得到的：the as you with out themselves powerful and and their becomes and had and of lot from anyone to have after out atmosphere ...以上是关于从 Keras 的 imdb 数据集中恢复原始文本的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
人工智能深度学习：如何使用TensorFlow2.0实现文本分类?
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