10、自然语言处理中的迁移学习：从自动编码器到深度循环神经网络

自然语言处理中的迁移学习：从自动编码器到深度循环神经网络

1. 自动编码器与零样本域适应

在处理回归问题时，我们可以使用自动编码器来提升模型性能。以下是相关代码实现：

autoencoder.compile(optimizer='adam',loss='mse',metrics=["mse","mae"])
autoencoder.fit(train_x,train_x,validation_data=(test_x, test_x),
batch_size=32,nb_epoch=50, shuffle=True)

这里我们使用均方误差（mse）作为损失函数，平均绝对误差（mae）作为额外的评估指标，最终实现了约 0.06 的最小验证 mae 值。

接下来，我们将书籍评论投影到 IMDB 特征空间，具体操作如下：

EmbeddingVectorsScaledProjected = autoencoder.predict(EmbeddingVectors)
print(model.evaluate(x=EmbeddingVectorsScaledProjected,y=sentiments))

经过多次实验，我们观察到准确率约为 75%，相比之前提升了约 0.5 - 1%，这展示了零样本域适应的有效性。

2. 预训练词嵌入与迁移学习

预训练词嵌入以及更高级别的文本嵌入（如句子嵌入）在自然语言处理中非常普遍，它们可以将文本