アスペクトベースのセンチメント分析の深刻な学習モデルを実装する際のエラー

Question

私は最初に文ごとにアスペクトを予測しなければならないAspect based sentiment analysisというタスクを持っています。側面は私が第1の層が完全&第二層はソフトマックス分布を出力接続されている（上記タスクの）2-layer Neural Networkを実装する必要があり、それらが合計19

にある&事前に定義されています。
各文は単語ベクトルの平均で表されます。使用される単語ベクトルモデルはGoogleNews 300 dimensional wordvec model [https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit?usp=sharing]です。
したがって、私は300次元の単語ベクトル（文中のすべての単語のすべての300次元単語ベクトルの平均）を持っています。モデル上に実装する

から
出力yは文は、I k個の側面の&合計
さもなければy(i)=0
態様を（文が複数の側面を持つことができることに注意してください） - 持つ場合y(i) = 1/kとして定義される
Iが持っています合計で1739文&私は300-dim単語ベクトルを持っています。だから私はnp.arrayXの形状(1739,300)を持っています。同様にyはnp.arrayの形状(1739,19)である。 kerasを使用して

私のコードがある -

model = Sequential() 

model.add(Dense(output_dim=64, input_dim=300)) 
model.add(Activation('relu')) 

model.add(Dense(output_dim=19)) 
model.add(Activation('softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 

model.fit(X, y, nb_epoch=3)  

このコードは私の誤りスロー -
Exception: Error when checking model input: expected dense_input_4 to have shape (None, 300) but got array with shape (1739, 1)

を誰もが私は何にいくつかの光を投げることができるので、もし私が、深い学習& kerasに新しいです間違っている？

Answer 1

問題は、データの次元が間違っていることにあります。形状は(1739, 300)でなければなりません。おそらくエラーが発生したため、データ準備を再確認してください。