神经网络判断红楼梦的作者

最近发现了一篇有意思的文章，用SVM去判断红楼梦的作者是不是同一个人

原理就是在文言文中，文言虚词分布均匀，书中每个回目都会出现很多文言虚词，差别在于出现频率不同，我们把文言虚词的出现频率作为特征。

所以我也用了神经网络实现了一下，因为训练样本较小，直接做了一个2层神经网络

 

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
import tflearn
from tflearn.data_utils import to_categorical

trainset = np.load('trainset.npy')
train_data = list(trainset[:, 0:-1])  # 去除label后的特征数据
train_data_label = list(trainset[:, -1])  # label
train_y = []
for x in train_data_label:
	if x == 1 :
		train_y.append([1,0])
	else:
		train_y.append([0,1])
print(train_y)
net = tflearn.input_data(shape=[None, 55])
# net = tflearn.embedding(net, input_dim=56, output_dim=128)
net = tflearn.fully_connected(net, 8)
net = tflearn.fully_connected(net, 8)
# net = tflearn.dropout(net, 0.8)
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_dir='tflearn_logs')
model.fit(train_data, train_y, n_epoch=100, show_metric=True)


testset = np.load('testset.npy')

test_data = testset[:, 0:-1]    # 去除label后的特征数据


def make_print():
	r_final = []
	r = model.predict(test_data)
	for x in r:
		if x[0]>0.5 :
			r_final.append(1)
		else :
			r_final.append(2)
	return r_final

print(make_print()[0:80])
print(make_print()[80:120])

 结果和SVM的差不多，都可以证明是2个作者所写的

前80回结果[1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

后40回结果
[1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]

 

预先处理是直接用的SVM的github项目

项目地址：https://github.com/Huangtuzhi/reality-of-Dream-of-Red-Mansions