textCNN論文與原理——短文本分類

前言

之前書寫了使用pytorch進(jìn)行短文本分類，其中的數(shù)據(jù)處理方式比較簡單粗暴。自然語言處理領(lǐng)域包含很多任務(wù)，很多的數(shù)據(jù)向之前那樣處理的話未免有點(diǎn)繁瑣和耗時。在pytorch中眾所周知的數(shù)據(jù)處理包是處理圖片的torchvision，而處理文本的少有提及，快速處理文本數(shù)據(jù)的包也是有的，那就是torchtext［1］。下面還是結(jié)合上一個案例：【深度學(xué)習(xí)】textCNN論文與原理——短文本分類（基于pytorch）［2］，使用torchtext進(jìn)行文本數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后再使用torchtext進(jìn)行模型分類。

關(guān)于torchtext的基本使用除了可以參考官方文檔，也可以看看這篇文章：TorchText用法示例及完整代碼［3］。

下面就開始看看該如何進(jìn)行處理吧。

1 數(shù)據(jù)處理

首先導(dǎo)入包：

from torchtext import data

我們處理的語料中，主要涉及兩個內(nèi)容：文本，文本對應(yīng)的類別。下面使用torchtext構(gòu)建這兩個字段：

# 文本內(nèi)容，使用自定義的分詞方法，將內(nèi)容轉(zhuǎn)換為小寫，設(shè)置最大長度等 TEXT = data.Field（tokenize=utils.en_seg， lower=True， fix_length=config.MAX_SENTENCE_SIZE， batch_first=True） # 文本對應(yīng)的標(biāo)簽 LABEL = data.LabelField（dtype=torch.float）

其中的一些參數(shù)在一個config.py文件中，如下：

# 模型相關(guān)參數(shù) RANDOM_SEED = 1000 # 隨機(jī)數(shù)種子 BATCH_SIZE = 128 # 批次數(shù)據(jù)大小 LEARNING_RATE = 1e-3 # 學(xué)習(xí)率 EMBEDDING_SIZE = 200 # 詞向量維度 MAX_SENTENCE_SIZE = 50 # 設(shè)置最大語句長度 EPOCH = 20 # 訓(xùn)練測輪次 # 語料路徑 NEG_CORPUS_PATH = ‘。/corpus/neg.txt’ POS_CORPUS_PATH = ‘。/corpus/pos.txt’

utils.en_seg是自定義的文本分詞函數(shù)，如下：

def en_seg（sentence）： “”“ 簡單的英文分詞方法， ：param sentence： 需要分詞的語句 返回分詞結(jié)果 ”“” return sentence.split（）

當(dāng)然也可以書寫更復(fù)雜的，或者使用spacy。下面就是書寫讀取文本數(shù)據(jù)到torchtext對象的數(shù)據(jù)了，便于使用torchtext中的方法，如下：

def get_dataset（corpus_path， text_field， label_field， datatype）： “”“ 構(gòu)建torchtext數(shù)據(jù)集 ：param corpus_path： 數(shù)據(jù)路徑 ：param text_field： torchtext設(shè)置的文本域 ：param label_field： torchtext設(shè)置的文本標(biāo)簽域 ：param datatype： 文本的類別 torchtext格式的數(shù)據(jù)集以及設(shè)置的域 ”“” fields = ［（‘text’， text_field）， （‘label’， label_field）］ examples = ［］ with open（corpus_path， encoding=‘utf8’） as reader： for line in reader： content = line.rstrip（） if datatype == ‘pos’： label = 1 else： label = 0 # content［：-2］是由于原始文本最后的兩個內(nèi)容是空格和。，這里直接去掉，并將數(shù)據(jù)與設(shè)置的域?qū)?yīng)起來 examples.append（data.Example.fromlist（［content［：-2］， label］， fields）） return examples， fields

現(xiàn)在就可以獲取torchtext格式的數(shù)據(jù)了，如下：

# 構(gòu)建data數(shù)據(jù) pos_examples， pos_fields = dataloader.get_dataset（config.POS_CORPUS_PATH， TEXT， LABEL， ‘pos’） neg_examples， neg_fields = dataloader.get_dataset（config.NEG_CORPUS_PATH， TEXT， LABEL， ‘neg’） all_examples， all_fields = pos_examples + neg_examples， pos_fields + neg_fields # 構(gòu)建torchtext類型的數(shù)據(jù)集 total_data = data.Dataset（all_examples， all_fields）

有了上面的數(shù)據(jù)，下面就可以快速地為準(zhǔn)備模型需要的數(shù)據(jù)了，如切分，構(gòu)造批次數(shù)據(jù)，獲取字典等，如下：

# 數(shù)據(jù)集切分 train_data， test_data = total_data.split（random_state=random.seed（config.RANDOM_SEED）， split_ratio=0.8） # 切分后的數(shù)據(jù)查看 # # 數(shù)據(jù)維度查看 print（‘len of train data： %r’ % len（train_data）） # len of train data： 8530 print（‘len of test data： %r’ % len（test_data）） # len of test data： 2132 # # 抽一條數(shù)據(jù)查看 print（train_data.examples［100］.text） # ［‘never’， ‘engaging’， ‘，’， ‘utterly’， ‘predictable’， ‘a(chǎn)nd’， ‘completely’， ‘void’， ‘of’， ‘a(chǎn)nything’， ‘remotely’， # ‘interesting’， ‘or’， ‘suspenseful’］ print（train_data.examples［100］.label） # 0 # 為該樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建字典，并將子每個單詞映射到對應(yīng)數(shù)字 TEXT.build_vocab（train_data） LABEL.build_vocab（train_data） # 查看字典長度 print（len（TEXT.vocab）） # 19206 # 查看字典中前10個詞語 print（TEXT.vocab.itos［：10］） # ［‘《unk》’， ‘《pad》’， ‘，’， ‘the’， ‘a(chǎn)’， ‘a(chǎn)nd’， ‘of’， ‘to’， ‘?！?， ‘is’］ # 查找‘name’這個詞對應(yīng)的詞典序號， 本質(zhì)是一個dict print（TEXT.vocab.stoi［‘name’］） # 2063 # 構(gòu)建迭代（iterator）類型的數(shù)據(jù) train_iterator， test_iterator = data.BucketIterator.splits（（train_data， test_data）， batch_size=config.BATCH_SIZE， sort=False）

這樣一看，是不是減少了我們書寫的很多代碼了。下面就是老生常談的模型預(yù)測和模型效果查看了。

2 構(gòu)建模型并訓(xùn)練

模型的相關(guān)理論已在前文介紹，如果忘了可以回過頭看看。模型還是那個模型，如下：

import torch from torch import nn import config class TextCNN（nn.Module）： # output_size為輸出類別（2個類別，0和1），三種kernel，size分別是3，4，5，每種kernel有100個 def __init__（self， vocab_size， embedding_dim， output_size， filter_num=100， kernel_list=（3， 4， 5）， dropout=0.5）： super（TextCNN， self）.__init__（） self.embedding = nn.Embedding（vocab_size， embedding_dim） # 1表示channel_num，filter_num即輸出數(shù)據(jù)通道數(shù)，卷積核大小為（kernel， embedding_dim） self.convs = nn.ModuleList（［ nn.Sequential（nn.Conv2d（1， filter_num， （kernel， embedding_dim））， nn.LeakyReLU（）， nn.MaxPool2d（（config.MAX_SENTENCE_SIZE - kernel + 1， 1））） for kernel in kernel_list ］） self.fc = nn.Linear（filter_num * len（kernel_list）， output_size） self.dropout = nn.Dropout（dropout） def forward（self， x）： x = self.embedding（x） # ［128， 50， 200］ （batch， seq_len， embedding_dim） x = x.unsqueeze（1） # ［128， 1， 50， 200］ 即（batch， channel_num， seq_len， embedding_dim） out = ［conv（x） for conv in self.convs］ out = torch.cat（out， dim=1） # ［128， 300， 1， 1］，各通道的數(shù)據(jù)拼接在一起 out = out.view（x.size（0）， -1） # 展平 out = self.dropout（out） # 構(gòu)建dropout層 logits = self.fc（out） # 結(jié)果輸出［128， 2］ return logits

為了方便模型訓(xùn)練，測試書寫了兩個函數(shù)，當(dāng)然也和之前的相同，如下：

def binary_acc（pred， y）： “”“ 計(jì)算模型的準(zhǔn)確率 ：param pred： 預(yù)測值 ：param y： 實(shí)際真實(shí)值 返回準(zhǔn)確率 ”“” correct = torch.eq（pred， y）.float（） acc = correct.sum（） / len（correct） return acc def train（model， train_data， optimizer， criterion）： “”“ 模型訓(xùn)練 ：param model： 訓(xùn)練的模型 ：param train_data： 訓(xùn)練數(shù)據(jù) ：param optimizer： 優(yōu)化器 ：param criterion： 損失函數(shù) 該論訓(xùn)練各批次正確率平均值 ”“” avg_acc = ［］ model.train（） # 進(jìn)入訓(xùn)練模式 for i， batch in enumerate（train_data）： pred = model（batch.text） loss = criterion（pred， batch.label.long（）） acc = binary_acc（torch.max（pred， dim=1）［1］， batch.label） avg_acc.append（acc） optimizer.zero_grad（） loss.backward（） optimizer.step（） # 計(jì)算所有批次數(shù)據(jù)的結(jié)果 avg_acc = np.array（avg_acc）.mean（） return avg_acc def evaluate（model， test_data）： “”“ 使用測試數(shù)據(jù)評估模型 ：param model： 模型 ：param test_data： 測試數(shù)據(jù) 該論訓(xùn)練好的模型預(yù)測測試數(shù)據(jù)，查看預(yù)測情況 ”“” avg_acc = ［］ model.eval（） # 進(jìn)入測試模式 with torch.no_grad（）： for i， batch in enumerate（test_data）： pred = model（batch.text） acc = binary_acc（torch.max（pred， dim=1）［1］， batch.label） avg_acc.append（acc） return np.array（avg_acc）.mean（）

涉及相關(guān)包的話，就自行導(dǎo)入即可。下面就是創(chuàng)建模型和模型訓(xùn)練測試了。好緊張，又到了這個環(huán)節(jié)了。

# 創(chuàng)建模型 text_cnn = model.TextCNN（len（TEXT.vocab）， config.EMBEDDING_SIZE， len（LABEL.vocab）） # 選取優(yōu)化器 optimizer = optim.Adam（text_cnn.parameters（）， lr=config.LEARNING_RATE） # 選取損失函數(shù) criterion = nn.CrossEntropyLoss（） # 繪制結(jié)果 model_train_acc， model_test_acc = ［］， ［］ # 模型訓(xùn)練 for epoch in range（config.EPOCH）： train_acc = utils.train（text_cnn， train_iterator， optimizer， criterion） print（“epoch = {}， 訓(xùn)練準(zhǔn)確率={}”.format（epoch + 1， train_acc）） test_acc = utils.evaluate（text_cnn， test_iterator） print（“epoch = {}， 測試準(zhǔn)確率={}”.format（epoch + 1， test_acc）） model_train_acc.append（train_acc） model_test_acc.append（test_acc） # 繪制訓(xùn)練過程 plt.plot（model_train_acc） plt.plot（model_test_acc） plt.ylim（ymin=0.5， ymax=1.01） plt.title（“The accuracy of textCNN mode”） plt.legend（［‘train’， ‘test’］） plt.show（）

模型最后的結(jié)果如下：

模型訓(xùn)練過程

這個和之前結(jié)果沒多大區(qū)別，但是在數(shù)據(jù)處理中卻省去更多的時間，并且也更加規(guī)范化。所以還是有時間學(xué)習(xí)一下torchtext咯。

3 總結(jié)

torchtext支持的自然語言處理處理任務(wù)還是比較多的，并且自身還帶有一些數(shù)據(jù)集。最近還在做實(shí)體識別任務(wù)，使用的算法模型是bi-lstm+crf。這個任務(wù)的本質(zhì)就是序列標(biāo)注，torchtext也是支持這種類型數(shù)據(jù)的處理的，后期有時間的話也會做相關(guān)的介紹，記得關(guān)注哦。對啦，本文的全部代碼和語料，我都上傳到github上了：https://github.com/Htring/NLP_Applications［4］，后續(xù)其他相關(guān)應(yīng)用代碼也會陸續(xù)更新，也歡迎star，指點(diǎn)哦。

原文標(biāo)題：textCNN論文與原理——短文本分類（基于pytorch和torchtext）

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責(zé)任編輯：haq