如何使用CNN和tensorflow可视化文本分析

Question

我是tensorflow的新手，我正在使用由http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/描述的CNN模型

对于2级分类，我获得了大约60％的准确率和80％的准确度

现在我想要想象哪个词对特定分类的影响最大，任何人都可以告诉我该怎么做

Answer 1

也没有太多经验，但我找到了一种方法来检测训练阶段的有用功能： https://cloud.google.com/solutions/machine-learning/ml-on-structured-data-analysis-prep-1

希望这有帮助。

Answer 2

我建议你看看LIME framework：

  

Marco Tulio Ribeiro，Sameer Singh，Carlos Guestrin："Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier。 2016。

它还有a youtube video explanation。

极其简单/简化：

1. 进行正常预测
2. 删除一些单词。做出更多预测。
3. 看看预测的变化。如果预测变化更大，那么这个词就更重要了。