Natuurlijk! Om een TensorFlow-model te ontwikkelen dat gebruikersfeedback classificeert, kun je de volgende stappen volgen: 1. Gegevensvoorbereiding 2. Preprocessing 3. Modelbouw 4. Training 5. Evaluatie 6. Inzet Hieronder geef ik een basisvoorbeeld dat je kunt aanpassen aan jouw specifieke gegevens en vereisten. Stap 1: Gegevensvoorbereiding Zorg dat je dataset bestaat uit tekst en labels (bijvoorbeeld positief/negatief of andere categorieën). Laad je gegevens in, bijvoorbeeld met pandas. ```python import pandas as pd # Voorbeeld: Laad gegevens data = pd.read_csv('feedback_data.csv') # Vervang door je eigen dataset texts = data['feedback'] # Kolom met feedbacktekst labels = data['label'] # Kolom met labels ``` Stap 2: Preprocessing Omdat je huidige preprocessing-technieken niet gespecificeerd zijn, hier een standaard aanpak: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # Tokenizer instellen max_num_words = 10000 tokenizer = Tokenizer(num_words=max_num_words, oov_token='<OOV>') tokenizer.fit_on_texts(texts) # Text naar sequenties converteren sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) max_sequence_length = 100 # Pas aan op basis van je data padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length, padding='post', truncating='post') ``` Stap 3: Modelbouw Een eenvoudig neuraal netwerk met Embedding laag: ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dense, GlobalAveragePooling1D model = Sequential([ Embedding(input_dim=max_num_words, output_dim=64, input_length=max_sequence_length), GlobalAveragePooling1D(), Dense(64, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') # Gebruik 'softmax' bij meer klassen ]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ``` Stap 4: Training Splits je gegevens in train- en testsets en train het model: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, labels, test_size=0.2, random_state=42) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) ``` Stap 5: Evaluatie Bekijk de prestaties op de testset: ```python loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print(f"Test accuracy: {accuracy}") ``` Stap 6: Inzet Gebruik het model om nieuwe feedback te classificeren: ```python def classify_feedback(text): seq = tokenizer.texts_to_sequences([text]) padded = pad_sequences(seq, maxlen=max_sequence_length, padding='post', truncating='post') prediction = model.predict(padded) return prediction[0][0] # Aanpassen bij meer klassen # Voorbeeld feedback = "Deze service was uitstekend!" result = classify_feedback(feedback) print(f"Classificatie score: {result}") ``` Aanpassingen op basis van jouw specifieke uitdagingen of vereisten: - Voor meer klassen gebruik je 'categorical_crossentropy' en 'softmax'. - Als je meer geavanceerde preprocessing nodig hebt (bv. stemming, stopwoorden verwijderen), voeg dat toe vóór tokenisering. - Voor grote datasets overweeg je pretrained embeddings zoals GloVe. Als je meer details geeft over jouw huidige preprocessing-technieken en uitdagingen, kan ik je gerichter adviseren.

Ik help je graag een TensorFlow-model te ontwikkelen voor tekstclassificatie van e-commerce gebruikersrecensies. Hier is een stapsgewijze aanpak: ## 1. Data Preprocessing Pipeline ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import TextVectorization import re import nltk from nltk.corpus import stopwords # Tekst preprocessing def preprocess_text(text): # Basis cleaning text = text.lower() text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # verwijder interpunctie text = re.sub(r'\d+', '', text) # verwijder cijfers # Optioneel: stopwords verwijderen stop_words = set(stopwords.words('dutch')) words = text.split() words = [word for word in words if word not in stop_words] return ' '.join(words) ``` ## 2. Text Vectorization ```python # Text vectorization laag vectorizer = TextVectorization( max_tokens=10000, output_mode='int', output_sequence_length=200, standardize='lower_and_strip_punctuation' ) # Pas vectorizer aan op trainingsdata vectorizer.adapt(train_texts) ``` ## 3. Model Architectuur ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout, Bidirectional def create_text_classifier(vocab_size, embedding_dim=128, num_classes=3): model = Sequential([ vectorizer, Embedding( input_dim=vocab_size + 1, output_dim=embedding_dim, mask_zero=True ), Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)), Dropout(0.3), Bidirectional(LSTM(32)), Dropout(0.3), Dense(64, activation='relu'), Dropout(0.2), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) return model ``` ## 4. Model Compilatie en Training ```python # Model initialiseren vocab_size = len(vectorizer.get_vocabulary()) model = create_text_classifier(vocab_size=vocab_size) # Compileren model.compile( optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) # Callbacks callbacks = [ tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3, restore_best_weights=True), tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=2) ] # Training history = model.fit( train_texts, train_labels, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(val_texts, val_labels), callbacks=callbacks ) ``` ## 5. Alternatief: Transformer-based Model ```python from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModel def create_transformer_model(model_name='bert-base-multilingual-cased', num_classes=3): # Tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # Model transformer_model = TFAutoModel.from_pretrained(model_name) # Input layers input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='input_ids') attention_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='attention_mask') # Transformer output outputs = transformer_model(input_ids, attention_mask=attention_mask) pooled_output = outputs.pooler_output # Classificatie lagen x = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(pooled_output) x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = tf.keras.Model( inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=outputs ) return model, tokenizer ``` ## 6. Evaluatie en Gebruik ```python def evaluate_model(model, test_texts, test_labels): # Evaluatie test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_texts, test_labels) print(f"Test accuracy: {test_accuracy:.4f}") # Voorspellingen predictions = model.predict(test_texts) predicted_classes = tf.argmax(predictions, axis=1) return predicted_classes # Gebruik het model voor nieuwe voorspellingen def predict_sentiment(model, text): processed_text = preprocess_text(text) prediction = model.predict([processed_text]) sentiment_class = tf.argmax(prediction, axis=1).numpy()[0] sentiment_labels = ['negatief', 'neutraal', 'positief'] return sentiment_labels[sentiment_class] ``` ## 7. Aanbevelingen voor Specifieke Uitdagingen Voor de specifieke uitdagingen die je noemde, zou ik de volgende aanpassingen kunnen voorstellen: - **Class imbalance**: Gebruik class weights in model.fit() - **Korte teksten**: Overweeg een CNN-architectuur voor korte recensies - **Meertalige content**: Gebruik multilingual BERT - **Real-time classificatie**: Optimaliseer voor latency met een lichter model Kun je me meer vertellen over de specifieke uitdagingen en vereisten die je tegenkomt? Dan kan ik de oplossing verder verfijnen.