Keras中具有许多整数类的文本序列到整数

Question

我得到了字符串 ex。 “一百二十三”或“九百九十九”，并使用 Keras 文本预处理标记器将其编码为长度为 4 的单词标记序列，并将其用作具有 4 个节点的输入，并有许多整数类作为我的输出前。 0 1 2 ... 1000，带有 1001 个输出节点，带有 tensorflow 后端。

我使用嵌入输入层，然后是展平层，然后是具有 softmax 激活的密集输出层，以将输入序列分类为一个数字。

这种方法适用于从 0 到 1000 等的数字，但使用诸如“八万七千四百二十三”之类的字符串扩展至 100,000 个数字被证明是一个问题，因为有 100,000 个输出神经元，因此训练时间很长。

有没有更好的方法在不牺牲效率的情况下为可能数百万个数字构建 NN？

Answer 1

也许您可以将其表述为使用 RNN 的序列预测问题或具有 N 位输出节点的回归问题。