# Лабораторная работа №4: Распознование последовательностей
**Ватьков А..С., Харисов С.Р. — А-01-22**
## Вариант 2 

### Цель работы
Получить практические навыки обработки текстовой информации с помощьюрекуррентныхискусственных  нейронных  сетей  при  решении  задачи определения тональности текста.

---

### 1) В среде Google Colab создали новый блокнот (notebook). Импортировали необходимые для работы библиотеки модули.
```python
# импорт модулей
import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/is_LR4')

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```

```python
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
  raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))
```

### 2) Загрузили набор данных IMDb, содержащий оцифрованные отзывы на фильмы, размеченные на два класса: позитивные и негативные. При загрузке набора данных параметр seed выбрали равным значению (4k – 1)=7, где k=2 – номер бригады. Вывели размеры полученных обучающих и тестовых массивов данных.
```python
# загрузка датасета
from keras.datasets import imdb

vocabulary_size = 5000
index_from = 3

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(
    path="imdb.npz",
    num_words=vocabulary_size,
    skip_top=0,
    maxlen=None,
    seed=26,
    start_char=1,
    oov_char=2,
    index_from=index_from
    )

# вывод размерностей
print('Shape of X train:', X_train.shape)
print('Shape of y train:', y_train.shape)
print('Shape of X test:', X_test.shape)
print('Shape of y test:', y_test.shape)
```

**Результат выполнения:**
```
Shape of X train: (25000,)
Shape of y train: (25000,)
Shape of X test: (25000,)
Shape of y test: (25000,)
```

### 3) Вывели один отзыв из обучающего множества в виде списка индексов слов. Преобразовали список индексов в текст и вывели отзыв в виде текста. Вывели длину отзыва. Вывели метку класса данного отзыва и название класса (1 – Positive, 0 – Negative).

```python
# создание словаря для перевода индексов в слова
# заргузка словаря "слово:индекс"
word_to_id = imdb.get_word_index()
# уточнение словаря
word_to_id = {key:(value + index_from) for key,value in word_to_id.items()}
word_to_id["<PAD>"] = 0
word_to_id["<START>"] = 1
word_to_id["<UNK>"] = 2
word_to_id["<UNUSED>"] = 3
# создание обратного словаря "индекс:слово"
id_to_word = {value:key for key,value in word_to_id.items()}
```
```python
print(X_train[26])
print('len:',len(X_train[26]))
```

**Результат выполнения:**
```
[1, 4, 78, 46, 304, 39, 2, 7, 968, 2, 295, 209, 101, 147, 65, 10, 10, 2643, 2, 497, 8, 30, 6, 147, 284, 5, 996, 174, 10, 10, 11, 4, 130, 4, 2, 4979, 11, 2, 10, 10, 2]
len: 41
```
```python
review_as_text = ' '.join(id_to_word[id] for id in X_train[26])
print(review_as_text)
print('len:',len(review_as_text))
```
**Результат выполнения:**
```
<START> the bad out takes from <UNK> of fire <UNK> together without any real story br br dean <UNK> tries to be a real actor and fails again br br in the end the <UNK> quit in <UNK> br br <UNK>
len: 193
```

### 4) Вывели максимальную и минимальную длину отзыва в обучающем множестве.

```python
print('MAX Len: ',len(max(X_train, key=len)))
print('MIN Len: ',len(min(X_train, key=len)))
```

**Результат выполнения:**
```
MAX Len:  2494
MIN Len:  11
```

### 5) Провели предобработку данных. Выбрали единую длину, к которой будут приведены все отзывы. Короткие отзывы дополнили спецсимволами, а длинные обрезали до выбранной длины.

```python
# предобработка данных
from tensorflow.keras.utils import pad_sequences
max_words = 500
X_train = pad_sequences(X_train, maxlen=max_words, value=0, padding='pre', truncating='post')
X_test = pad_sequences(X_test, maxlen=max_words, value=0, padding='pre', truncating='post')
```

### 6) Повторили пункт 4.

```python
print('MAX Len: ',len(max(X_train, key=len)))
print('MIN Len: ',len(min(X_train, key=len)))
```

**Результат выполнения:**
```
MAX Len:  500
MIN Len:  500
```

### 7) Повторили пункт 3. Сделали вывод о том, как отзыв преобразовался после предобработки.

```python
print(X_train[26])
print('len:',len(X_train[26]))
```

**Результат выполнения:**
```
[   0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1    4   78
   46  304   39    2    7  968    2  295  209  101  147   65   10   10
 2643    2  497    8   30    6  147  284    5  996  174   10   10   11
    4  130    4    2 4979   11    2   10   10    2]
len: 500
```

```python
review_as_text = ' '.join(id_to_word[id] for id in X_train[26])
print(review_as_text)
print('len:',len(review_as_text))
```

**Результат выполнения:**
```
<PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <PAD> <START> the bad out takes from <UNK> of fire <UNK> together without any real story br br dean <UNK> tries to be a real actor and fails again br br in the end the <UNK> quit in <UNK> br br <UNK>
len: 2947
```
**После обработки в начало отзыва добавилось необходимое количество токенов , чтобы отзыв был длинной в 500 индексов.**

### 8) Вывели предобработанные массивы обучающих и тестовых данных и их размерности.

```python
# вывод данных
print('X train: \n',X_train)
print('X train: \n',X_test)

# вывод размерностей
print('Shape of X train:', X_train.shape)
print('Shape of X test:', X_test.shape)
```

**Результат выполнения:**
```
X train: 
 [[   0    0    0 ... 1039    7   12]
 [   0    0    0 ...    5    2 1773]
 [   0    0    0 ...  220  175   96]
 ...
 [   1 3264  153 ...  157  746   14]
 [   0    0    0 ... 3459   55  680]
 [   0    0    0 ...   14   31   56]]
X train: 
 [[   0    0    0 ...  241 3366   56]
 [   0    0    0 ...   18    4  755]
 [   0    0    0 ...  149   14   20]
 ...
 [   0    0    0 ...    2 2152 1835]
 [   0    0    0 ... 3768 3508 3311]
 [   0    0    0 ...  511    8 2725]]
Shape of X train: (25000, 500)
Shape of X test: (25000, 500)
```

### 9) Реализовали модель рекуррентной нейронной сети, состоящей из слоев Embedding, LSTM, Dropout, Dense, и обучили ее на обучающих данных с выделением части обучающих данных в качестве валидационных. Вывели информацию об архитектуре нейронной сети. Добились качества обучения по метрике accuracy не менее 0.8.

```python
model = Sequential()
model.add(layers.Embedding(input_dim=vocabulary_size, output_dim=64, input_length=max_words, input_shape=(max_words,)))
model.add(layers.LSTM(64))
model.add(layers.Dropout(0.45))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.summary()
```

**Результат выполнения:**
```
Model: "sequential_2"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type)                    ┃ Output Shape           ┃       Param # ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ embedding_2 (Embedding)         │ (None, 500, 64)        │       320,000 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ lstm_2 (LSTM)                   │ (None, 64)             │        33,024 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dropout_2 (Dropout)             │ (None, 64)             │             0 │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dense_2 (Dense)                 │ (None, 1)              │            65 │
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
 Total params: 353,089 (1.35 MB)
 Trainable params: 353,089 (1.35 MB)
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)
```

```python
# компилируем и обучаем модель
batch_size = 64
epochs = 4
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
```
```python
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"\nTest accuracy: {test_acc}")
```

**Результаты выполнения:**
```
Test accuracy: 0.8519200086593628
```

### 10) Оценили качество обучения на тестовых данных:
###- вывели значение метрики качества классификации на тестовых данных
###- вывели отчет о качестве классификации тестовой выборки
###a- построили ROC-кривую по результату обработки тестовой выборки и вычислили площадь под ROC-кривой (AUC ROC)

```python
y_score = model.predict(X_test)
y_pred = [1 if y_score[i,0]>=0.5 else 0 for i in range(len(y_score))]

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, y_pred, labels = [0, 1], target_names=['Negative', 'Positive']))
```

**Результат выполнения:**
```
              precision    recall  f1-score   support

    Negative       0.86      0.85      0.85     12500
    Positive       0.85      0.86      0.85     12500

    accuracy                           0.85     25000
   macro avg       0.85      0.85      0.85     25000
weighted avg       0.85      0.85      0.85     25000
```

```python
#построение ROC-кривой и AUC ROC
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
plt.plot(fpr, tpr)
plt.grid()
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC')
plt.show()
print('AUC ROC:', auc(fpr, tpr))
```

**Результат выполнения:**
![](9punkt.png)
```
AUC ROC: 0.9159089215999999
```

### 11) Сделали выводы по результатам применения рекуррентной нейронной сети для решения задачи определения тональности текста.

Таблица 1:
| Модель        | Количество настраиваемых параметров | Количество эпох обучения | Качество классификации тестовой выборки |
|---------------|-------------------------------------|--------------------------|-----------------------------------------|
| Рекуррентная  | 353089                              | 3                        |accuracy:0.85; loss:0.5214; AUC ROC:0.9159 |

### По результатам таблицы можно сделать вывод, что рекуррентная НС хорошо справляется с задачей определения тональности текста. Показатель accuracy = 0.85 превышает требуемый порог 0.8. Значение AUC ROC = 0.9159 (> 0.9) говорит о высокой способности модели различать два класса (положительные и отрицательные отзывы)




