Natuurlijk! Hier is een uitgebreide gids voor het ontwerpen van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) voor tekstclassificatie op basis van recensies en vergelijkbare tekstgegevens: **1. Types Tekstinvoer:** - **Documenten:** Volledige recensies, artikelen of rapporten. - **Reviews:** Kortere teksten zoals product- of servicebeoordelingen. - **Social Media Berichten:** Tweets, Facebook-updates, Instagram-comments. **2. Voorbewerking en Data-voorbereiding:** - **Tokenisatie:** Verdeel de tekst in woorden of subwoorden (bijvoorbeeld met NLTK, spaCy of Hugging Face tokenizers). - **Stopwoorden verwijderen:** Optioneel, afhankelijk van de context. - **Normalisatie:** Lowercase converteer, lemmatiseer of stem woorden. - **Padding en truncatie:** Zorg dat alle inputsequenties dezelfde lengte hebben (bijvoorbeeld max 100 woorden). - **Embeddings:** Gebruik vooraf getrainde woordembeddings zoals GloVe, Word2Vec, of train je eigen embeddings tijdens het leren. **3. CNN-architectuur voor Tekst:** Een gangbare opzet voor tekst-CNNs bestaat uit de volgende lagen: - **Invoerlayer:** - Sequentie van woorden weergegeven als embeddingvectoren, bijvoorbeeld (max_sequentie_lengte, embedding_dim). - **Convolutionele lagen:** - Meerdere 1D-convolutielagen met verschillende kernelgroottes (bijvoorbeeld 3, 4, 5 woorden) om verschillende n-grammen te vangen. - Bijvoorbeeld: - Conv1D(filters=100, kernel_size=3, activation='relu') - Conv1D(filters=100, kernel_size=4, activation='relu') - Conv1D(filters=100, kernel_size=5, activation='relu') - **Poolinglaag:** - Max-over-time pooling na elke convolutionele laag om de meest significante features te selecteren. - Bijvoorbeeld: - GlobalMaxPooling1D() - **Samengestelde feature vector:** - Combineer de pooled features (bijvoorbeeld door concatenatie). - **Fully connected lagen:** - Een of twee dense lagen met activatiefunctie ‘relu’ voor verdere verwerking. - Bijvoorbeeld: - Dense(128, activation='relu') - Dropout(0.5) (voor regularisatie) - **Outputlaag:** - Bij binaire classificatie: Dense(1, activation='sigmoid') - Bij multi-klassen: Dense(number_of_classes, activation='softmax') **4. Aanvullende details:** - **Activatiefuncties:** ReLU voor convolutionele en dense lagen, sigmoid of softmax voor output. - **Regularisatie:** Dropout en L2-regularisatie om overfitting te verminderen. - **Normalisatie:** Batchnormalisatie kan helpen bij stabilisatie en versnelling van training. **5. Trainingsstrategieën:** - **Loss-functie:** - Binaire cross-entropy voor twee klassen. - Categorical cross-entropy voor meerdere klassen. - **Optimalisator:** - Adam of RMSprop. - **Learning rate scheduling:** Verlaag de learning rate na een aantal epochs als de validatieprestaties stagneren. - **Batchgrootte:** 32 of 64 afhankelijk van de beschikbare hardware. - **Early stopping:** Stop training zodra de validatieprestaties niet meer verbeteren. **6. Evaluatiemetrics:** - **Accuracy:** Algemeen, vooral bij evenwichtige datasets. - **F1-score:** Belangrijk bij onbalans tussen klassen. - **Precision en Recall:** Afhankelijk van de toepassing. - **Confusiematris:** Voor inzicht in fouten. **Samenvatting:** Gebruik een tekst-CNN met meerdere kernelgroottes om verschillende n-grammen te vangen, gevolgd door max-over-time pooling en volledig verbonden lagen. Combineer met goede preprocessing, gebruik van embeddings, en gerichte trainings- en evaluatiestrategieën voor optimale prestaties. Heeft u nog specifieke vragen of wensen voor verdere details?

Zeker, ik help je graag bij het opzetten van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) voor tekstclassificatie van recensies. Hier is een gedetailleerd overzicht: ### Types Tekstinvoer Je werkt met: - **Product-/dienstrecensies** (bv. van e-commerce platforms) - **Restaurant/hotelbeoordelingen** (bv. TripAdvisor, Google Reviews) - **Social media opinies** (Twitter, Facebook posts over producten) - **Professionele recensies** (bv. techblogs, filmkritieken) ### Aanbevolen CNN-Architectuur **1D-CNN voor sequentiële tekstverwerking** (ipv 2D voor afbeeldingen) **Basisarchitectuur:** ``` Invoer → Embeddinglaag → Convolutionele lagen → Pooling → Fully Connected → Uitvoer ``` ### Gedetailleerde Laagconfiguratie 1. **Invoerlaag** - Shape: `(batch_size, max_sequence_length)` - `max_sequence_length`: 500-1000 tokens (afhankelijk van recensielengte) 2. **Embeddinglaag** - Dimensie: 100-300 (GloVe of Word2Vec embeddings aanbevolen) - Trainbaar: Ja (fine-tuning tijdens training) 3. **Convolutionele Blokken** (2-3 parallelle/blokken) - Filtergroottes: 3, 4, 5 (voor verschillende n-gram patronen) - Aantal filters: 100-250 per filtergrootte - Activatie: ReLU - Stride: 1 4. **Global Max-Pooling** - Reduceert elke feature map tot 1 waarde - Behoudt belangrijkste features per filter 5. **Volledig Verbonden Lagen** - Dense laag: 100-250 eenheden + ReLU - Dropout: 0.5-0.7 (tegen overfitting) - Output laag: Softmax (multi-class) / Sigmoid (multi-label) ### Preprocessing Stappen **Essentiële stappen:** 1. **Tekstnormalisatie** - Lowercasing - Remove speciale tekens/cijfers - Handling emoticons/emoji (converteren naar tekst) 2. **Tokenisatie** - Split in woorden/subwoorden - Consider: BERT-tokenizer voor betere handling onbekende woorden 3. **Sequence Preparation** - Padding/truncaten tot vaste lengte - Vocabulaire grootte: 20.000-50.000 meest frequente woorden 4. **Embedding Initialisatie** - Voor-trainen met domain-specifieke data - Gebruik pre-trained Word2Vec/GloVe embeddings ### Trainingsstrategieën **Data Gerelateerd:** - **Stratified splitsing** (behoud klasseverhoudingen) - **Cross-validatie** (5-fold voor betrouwbare evaluatie) - **Data augmentatie**: Synonym replacement, back-translation **Hyperparameter Optimalisatie:** - Learning rate: 1e-3 tot 1e-5 (adam optimizer) - Batch size: 32-128 - Early stopping op validation loss - Learning rate scheduling **Regularisatie:** - L2 regularization (weight decay) - Dropout in dense lagen - Batch normalization ### Evaluatiemetrics **Primaire metrics:** - **Accuracy** (algemene prestatie) - **Precision/Recall per klasse** (voor onbalans) - **F1-score** (gebalanceerde metriek) **Geadvanceerde metrics:** - **Confusion matrix** (misclassificatie analyse) - **ROC-AUC** (voor binaire/multi-class) - **Classificatierapport** (gedetailleerde per-klas metrics) ### Praktische Tips 1. **Class Imbalance**: Gebruik class weights of oversampling 2. **Domain Adaptation**: Fine-tune embeddings op je recensiedomein 3. **Experimenteer**: Probeer verschillende filter combinaties 4. **Monitor**: Gebruik tensorboard voor training visualisatie ### Voorbeeld Implementatie (Keras) ```python from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense, Dropout, Concatenate inputs = Input(shape=(max_length,)) embedding = Embedding(vocab_size, 300, weights=[embedding_matrix])(inputs) conv_blocks = [] for filter_size in [3,4,5]: conv = Conv1D(128, filter_size, activation='relu')(embedding) pool = GlobalMaxPooling1D()(conv) conv_blocks.append(pool) concat = Concatenate()(conv_blocks) dense = Dense(128, activation='relu')(concat) dropout = Dropout(0.5)(dense) outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(dropout) ``` Deze architectuur is bijzonder effectief voor sentimentanalyse, review classificatie en inhoudscategorisatie. Start met deze basis en pas aan op basis van je specifieke dataset en vereisten!