如何将一个示例文本输入提供给预训练的LSTM模型

Question

我正在尝试进行有毒评论分类。我在https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge中找到了一个数据集。对于标签类别“有毒”，“严重_有毒” ..etc，它具有许多带有相应值的注释。我想将我的单个文本输入分类为相应的标记类。 我已经使用LSTM创建并训练了一个模型。现在，我想给模型输入一个文本语句以预测输出。 但是我不知道如何转换文本输入并将其提供给经过训练的模型。

已从kaggle challange获得源代码。

summary of the model

Answer 1

可以使用testImplementation 'io.rest-assured:xml-path:4.2.0' 函数进行预测，如下所示：

predict() 其中y_predict = model.predict(X_te, batch_size=batch_size)是预处理的测试集。训练集和测试集的预处理通常相同。

如果要从测试集中预测单个实例，则必须重新调整输入的形状，如下所示：

X_te