import?os
import?json
import?h5py
import?utils
import?jieba
import?pickle
import?numpy?as?np
import?keras.preprocessing.text

from?gensim.models?import?Word2Vec
from?sklearn.metrics?import?roc_curve?auc
from?keras.preprocessing.text?import?Tokenizer
from?keras.preprocessing.sequence?import?pad_sequences
from?keras.layers?import?Dense?Input?LSTM?embedding?Dropout
from?keras.layers.merge?import?concatenate
from?keras.layers.wrappers?import?Bidirectional
from?keras.models?import?Modelmodel_from_jsonload_model
from?keras.layers.normalization?import?BatchNormalization
from?keras.callbacks?import?EarlyStopping?ModelCheckpoint

def?get_tokenizer（）:
????with?open（‘tok_expend.pkl‘‘rb‘）?as?f:
????????tokenizer=pickle.load（f）

????word_index?=?tokenizer.word_index
????nb_words=min（700000len（word_index）+1）
????return?nb_wordsword_index

def?get_data（）:

????data_1=np.load（‘E:/2018泰迪杯/LSTM/data/data_1_s.npy‘）
????data_2=np.load（‘E:/2018泰迪杯/LSTM/data/data_2_s.npy‘）
????labels=np.load（‘E:/2018泰迪杯/LSTM/data/labels_s.npy‘）
????data_t_1=np.load（‘E:/2018泰迪杯/LSTM/data/data_t_1.npy‘）
????data_t_2=np.load（‘E:/2018泰迪杯/LSTM/data/data_t_2.npy‘）
????labels_t=np.load（‘E:/2018泰迪杯/LSTM/data/labels_t.npy‘）
????return?data_1data_2labelsdata_t_1data_t_2labels_t

def?train（）:
????num_lstm?=?175
????num_dense?=?100
????rate_drop_lstm?=?0.15
????rate_drop_dense?=?0.15
????embedDING_DIM?=?100
????VALIDATION_SPLIT?=?0.1
????act?=?‘relu‘

????print（‘get_data‘）
????nb_wordsword_index=get_tokenizer（）
????data_1data_2labelsdata_t_1data_t_2labels_t=get_data（）

????print（‘get_model‘）
????word2vec?=?Word2Vec.load（‘E:/2018泰迪杯/數據/w2v_expend.mod‘）
????embedding_matrix?=?np.zeros（（nb_words?embedDING_DIM））
????for?word?i?in?word_index.items（）:
????????if?word?in?word2vec.wv.vocab:
????????????try:
????????????????embedding_matrix[i]?=?word2vec.wv.word_vec（word）
????????????except:
????????????????pass

????embedding_layer_1?=?embedding（nb_words
????????????????????????????????embedDING_DIM
????????????????????????????????weights=[embedding_matrix]
????????????????????????????????input_length=30
????????????????????????????????trainable=False）
????embedding_layer_2?=?embedding（nb_words
????????????????????????????????embedDING_DIM
????????????????????????????????weights=[embedding_matrix]
????????????????????????????????input_length=300
????????????????????????????????trainable=False）
????lstm_layer?=?LSTM（num_lstm?dropout=rate_drop_lstm?recurrent_dropout=rate_drop_lstm）

????sequence_1_input?=?Input（shape=（30）?dtype=‘int32‘）
????embedded_sequences_1?=?embedding_layer_1（sequence_1_input）
????y1?=?lstm_layer（embedded_sequences_1）

????sequence_2_input?=?Input（shape=（300）?dtype=‘int32‘）
????embedded_sequences_2?=?embedding_layer_2（sequence_2_input）
????y2?=?lstm_layer（embedded_sequences_2）

????merged?=?concatenate（[y1?y2]）
????merged?=?Dropout（rate_drop_dense）（merged）
????merg