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Dokumentation/silas/w2vCNN.tex

@@ -41,12 +41,11 @@ Zuerst wird in Zeile 5 die im Listing \ref{list:gw2v} geschriebene Funktion
 
 Die Funktion \lstinline{getSentenceVectorCNN} in Zeile 7 nimmt eine Rezension entgegen und 
 transformiert diese in eine für das CNN verarbeitbare Form. 
-\wip{genauer erklären?}
+%\wip{genauer erklären?}
 
-\wip{komischer Satz...}
 Dafür wird die Rezension in Zeile 8 tokenisiert, sodass in der Variable 
-\lstinline{split} eine Liste der, durch die  Funktion \lstinline{utils.simple_preprocess} 
-vorverarbeiteten, Wörter gespeichert ist.
+\lstinline{split} eine Liste der Rezensionswörter gespeichert ist.
+Die Vorverarbeitung und Trennung der Wörter erfolgt hier durch die  Funktion \lstinline{utils.simple_preprocess}.
 
 Danach wird in Zeile 9 das Numpy-Array wordVecs mit Nullen initialisiert.
 Dieses Numpy-Array speichert die ersten 72 Wortvektoren der Rezension, 
@@ -110,7 +109,7 @@ Information zu erzwingen.
 
 Zuletzt muss das neuronale Netz noch kompiliert werden, dies geschieht in 
 Zeile 18. Hierbei wird wie gehabt der optimizer \lstinline{adam} gewählt und die 
-Fehlerfunktion \lstinline{sparse_categorical_crossentropy} sowie die Metrik 
+Fehlerfunktion \lstinline[literate={\_}{}{0\discretionary{\_}{}{\_}}]{sparse_categorical_crossentropy} sowie die Metrik 
 \lstinline{sparse_categorical_accuracy} verwendet. 
 
 Die Zusammenfassung des Modells, die durch Zeile 
@@ -176,7 +175,7 @@ Zeile 27 und 28 variablen gespeichert.
 
 Die Klassengewichte in Zeile 31 wurden im Listing \ref{list:modelCNNWeights} berechnet.
 Mit allen Anforderungen erfüllt kann jetzt in Zeile 32 das Modell trainiert werden. 
-\wip{schwer zu versteheneder Satz}Dabei ist zu beachten, dass die Anzahl der Schritte pro 
+Dabei ist zu beachten, dass die Anzahl der Schritte pro 
 Epoche für die Validierungsmenge gedrittelt wird, da 
 die Trainingsmenge $\frac{3}{5}$ des Datensatzes ausmacht die Validierungsmenge 
 hingegen nur $\frac{1}{5}$ wird 
@@ -230,7 +229,17 @@ zurückliefert.
             Positiv &0.0316& 0.1316& 0.8367\\
         \end{tabular}
     \end{center}
-    \label{tab:conf_w_cnn}
     \caption{Konfusionsmatrix mit Klassengewichtung}
+    \label{tab:conf_w_cnn}
 \end{table}
-\wip{Tabelle auswerten!}
+
+Aus der Tabelle \ref{tab:conf_w_cnn} lässt sich ablesen, dass negative Bewertungen zu $83.14\%$ richtig als 
+negative Bewertung klassifiziert werden, zu $13.77\%$ als neutrale Bewertung und zu $3.08\%$ 
+als positive Bewertung. 
+
+Neutrale Bewertungen werden zu $63.54\%$ richtig als neutrale Bewertung klassifiziert, zu $19.70\%$ 
+als positive Bewertung und zu $16.76\%$ als negative Bewertung.
+
+Positive Bewertungen werden zu $83.67\%$ richtig 
+als positive Bewertung klassifiziert, zu $13.16\%$ als neutrale Bewertung und zu $3.16\%$ 
+als negative Bewertung.
\ No newline at end of file