1. 原理
2014年的一篇文章，開創(chuàng)cnn用到文本分類的先河。
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
原理說簡單也簡單，其實就是單層CNN加個全連接層：
不過與圖像中的cnn相比，改動為將卷積核的寬固定為一個詞向量的維度，而長度一般取2,3,4,5這樣。
上圖中第一幅圖的每個詞對應的一行為一個詞向量，可以使用word2vec或者glove預訓練得到。本例中使用隨機初始化的向量。
2. 數(shù)據(jù)預處理
手中有三個文件，分別為train.txt，valid.txt，test.txt。其中每一行是一個字符串化的字典，格式為{‘type': ‘xx', ‘text':‘xxxxx'}。
2.1 轉(zhuǎn)換為csv格式
首先將每個文件轉(zhuǎn)換為csv文件，分為text和label兩列。一共有4種label，可以轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示。代碼如下：
# 獲取文件內(nèi)容
def getData(file):
f = open(file,'r')
raw_data = f.readlines()
return raw_data
# 轉(zhuǎn)換文件格式
def d2csv(raw_data,label_map,name):
texts = []
labels = []
i = 0
for line in raw_data:
d = eval(line) #將每行字符串轉(zhuǎn)換為字典
if len(d['type']) = 1 or len(d['text']) = 1: #篩掉無效數(shù)據(jù)
continue
y = label_map[d['type']] #根據(jù)label_map將label轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示
x = d['text']
texts.append(x)
labels.append(y)
i+=1
if i%1000 == 0:
print(i)
df = pd.DataFrame({'text':texts,'label':labels})
df.to_csv('data/'+name+'.csv',index=False,sep='\t') # 保存文件
label_map = {'執(zhí)行':0,'刑事':1,'民事':2,'行政':3}
train_data = getData('data/train.txt') #22000+行
d2csv(train_data,label_map,'train')
valid_data = getData('data/valid.txt') # 2000+行
d2csv(valid_data,label_map,'valid')
test_data = getData('data/test.txt') # 2000+行
d2csv(test_data,label_map,'test')
2.2 觀察數(shù)據(jù)分布
對于本任務來說，需要觀察每個文本分詞之后的長度。因為每個句子是不一樣長的，所以需要設定一個固定的長度給模型，數(shù)據(jù)中不夠長的部分填充，超出部分舍去。
訓練的時候只有訓練數(shù)據(jù)，因此觀察訓練數(shù)據(jù)的文本長度分布即可。分詞可以使用jieba分詞等工具。
train_text = []
for line in train_data:
d = eval(line)
t = jieba.cut(d['text'])
train_text.append(t)
sentence_length = [len(x) for x in train_text] #train_text是train.csv中每一行分詞之后的數(shù)據(jù)
%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(sentence_length,1000,normed=1,cumulative=True)
plt.xlim(0,1000)
plt.show()
得到長度的分布圖：
可以看到長度小于1000的文本占據(jù)所有訓練數(shù)據(jù)的80%左右，因此訓練時每個文本固定長度為1000個詞。
2.3 由文本得到訓練用的mini-batch數(shù)據(jù)
目前我們手里的數(shù)據(jù)為csv形式的兩列數(shù)據(jù)，一列字符串text，一列數(shù)字label。label部分不需要再處理了，不過text部分跟可訓練的數(shù)據(jù)還差得遠。
假設每個詞對應的詞向量維度為 D i m Dim Dim，每一個樣本的分詞后的長度已知設為 W = 1000 W=1000 W=1000，每個mini-batch的大小為 N N N。那么我們希望得到的是一個個維度為 N ∗ W ∗ D i m N*W*Dim N∗W∗Dim的浮點數(shù)數(shù)據(jù)作為mini-batch輸入到模型。
于是還需要以下幾個步驟：
分詞去除停用詞建立詞匯表（詞匯表是詞語到index的映射，index從0到M，M為已知詞匯的個數(shù)，形如{'可愛‘:0, ‘美好':1,…}）將分詞且去除停用詞之后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為下標數(shù)據(jù)，維度應該為 N a l l ∗ W N_{all}*W Nall∗W， N a l l N_{all} Nall是所有樣本的數(shù)量。其中長度不足W的樣本在后面補特定字符，長度超過W的樣本截斷。將數(shù)據(jù)分割為一個個 N ∗ W N*W N∗W大小的mini-batch作為模型的輸入。根據(jù)mini-batch數(shù)據(jù)向詞向量中映射得到 N ∗ W ∗ D i m N*W*Dim N∗W∗Dim大小的最終輸入。（這步在模型中）
看起來復雜哭了，手動處理起來確實有些麻煩。不過后來發(fā)現(xiàn)跟pytorch很相關的有個包torchtext能夠很方便的做到這幾步，所以直接來介紹用這個包的做法。
在貼代碼之前先貼兩個torchtext的教程。torchtext入門教程 還是不懂的話看torchtext文檔。 還還是不懂請直接看源碼。對照教程看以下代碼。
首先是分詞函數(shù)，寫為有一個參數(shù)的函數(shù)：
def tokenizer(x):
res = [w for w in jieba.cut(x)]
return res
接著是停用詞表，在網(wǎng)上找的一個停用詞資源（也可以跳過這步）：
stop_words = []
print('build stop words set')
with open('data/stopwords.dat') as f:
for l in f.readlines():
stop_words.append(l.strip())
然后設定TEXT和LABEL兩個field。定義以及參數(shù)含義看上面的文檔或教程。
TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer,fix_length=1000,stop_words=stop_words)
LABEL = data.Field(sequential=False,use_vocab=False)
讀取文件，分詞，去掉停用詞等等。直接一波帶走：
train,valid,test = data.TabularDataset.splits(path='data',train='train.csv',
validation='valid.csv',test='test.csv',
format='csv',
skip_header=True,csv_reader_params={'delimiter':'\t'},
fields=[('text',TEXT),('label',LABEL)])
建立詞匯表：
生成iterator形式的mini-batch數(shù)據(jù)：
train_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits((train,valid,test),
batch_sizes=(args.batch_size,args.batch_size,args.batch_size),
device=args.device,
sort_key=lambda x:len(x.text),
sort_within_batch=False,
repeat=False)
That's all! 簡單得令人發(fā)指！雖然為了搞懂這幾個函數(shù)整了大半天。最終的這幾個xxx_iter就會生成我們需要的維度為N ∗ W N*WN∗W的數(shù)據(jù)。
3. 模型
模型其實相對很簡單，只有一個embedding映射，加一層cnn加一個激活函數(shù)以及一個全連接。
不過需要注意使用不同大小的卷積核的寫法。
可以選擇使用多個nn.Conv2d然后手動拼起來，這里使用nn.ModuleList模塊。其實本質(zhì)上還是使用多個Conv2d然后拼起來。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class textCNN(nn.Module):
def __init__(self, args):
super(textCNN, self).__init__()
self.args = args
Vocab = args.embed_num ## 已知詞的數(shù)量
Dim = args.embed_dim ##每個詞向量長度
Cla = args.class_num ##類別數(shù)
Ci = 1 ##輸入的channel數(shù)
Knum = args.kernel_num ## 每種卷積核的數(shù)量
Ks = args.kernel_sizes ## 卷積核list，形如[2,3,4]
self.embed = nn.Embedding(Vocab,Dim) ## 詞向量，這里直接隨機
self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(Ci,Knum,(K,Dim)) for K in Ks]) ## 卷積層
self.dropout = nn.Dropout(args.dropout)
self.fc = nn.Linear(len(Ks)*Knum,Cla) ##全連接層
def forward(self,x):
x = self.embed(x) #(N,W,D)
x = x.unsqueeze(1) #(N,Ci,W,D)
x = [F.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs] # len(Ks)*(N,Knum,W)
x = [F.max_pool1d(line,line.size(2)).squeeze(2) for line in x] # len(Ks)*(N,Knum)
x = torch.cat(x,1) #(N,Knum*len(Ks))
x = self.dropout(x)
logit = self.fc(x)
return logit
4. 訓練腳本
import os
import sys
import torch
import torch.autograd as autograd
import torch.nn.functional as F
def train(train_iter, dev_iter, model, args):
if args.cuda:
model.cuda(args.device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
steps = 0
best_acc = 0
last_step = 0
model.train()
print('training...')
for epoch in range(1, args.epochs+1):
for batch in train_iter:
feature, target = batch.text, batch.label #(W,N) (N)
feature.data.t_()
if args.cuda:
feature, target = feature.cuda(), target.cuda()
optimizer.zero_grad()
logit = model(feature)
loss = F.cross_entropy(logit, target)
loss.backward()
optimizer.step()
steps += 1
if steps % args.log_interval == 0:
result = torch.max(logit,1)[1].view(target.size())
corrects = (result.data == target.data).sum()
accuracy = corrects*100.0/batch.batch_size
sys.stdout.write('\rBatch[{}] - loss: {:.6f} acc: {:.4f}$({}/{})'.format(steps,
loss.data.item(),
accuracy,
corrects,
batch.batch_size))
if steps % args.dev_interval == 0:
dev_acc = eval(dev_iter, model, args)
if dev_acc > best_acc:
best_acc = dev_acc
last_step = steps
if args.save_best:
save(model,args.save_dir,'best',steps)
else:
if steps - last_step >= args.early_stop:
print('early stop by {} steps.'.format(args.early_stop))
elif steps % args.save_interval == 0:
save(model,args.save_dir,'snapshot',steps)
訓練腳本中還有設置optimizer以及l(fā)oss的部分。其余部分比較trivial。
模型的保存：
def save(model, save_dir, save_prefix, steps):
if not os.path.isdir(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
save_prefix = os.path.join(save_dir,save_prefix)
save_path = '{}_steps_{}.pt'.format(save_prefix,steps)
torch.save(model.state_dict(),save_path)
eval函數(shù)，用來評估驗證集與測試集合上的準確率acc。
def eval(data_iter, model, args):
model.eval()
corrects, avg_loss = 0,0
for batch in data_iter:
feature, target = batch.text, batch.label
feature.data.t_()
if args.cuda:
feature, target = feature.cuda(), target.cuda()
logit = model(feature)
loss = F.cross_entropy(logit,target)
avg_loss += loss.data[0]
result = torch.max(logit,1)[1]
corrects += (result.view(target.size()).data == target.data).sum()
size = len(data_iter.dataset)
avg_loss /= size
accuracy = 100.0 * corrects/size
print('\nEvaluation - loss: {:.6f} acc: {:.4f}%({}/{}) \n'.format(avg_loss,accuracy,corrects,size))
return accuracy
5. main函數(shù)
這暫時就不貼了。可以參考下一部分給出的github。
最終在測試集合上accuracy為97%（畢竟只是四分類）。
但是遇到個問題就是隨著accuracy上升，loss也在迅速增大。
在一番探究之后大致得出結(jié)論就是，這樣是沒問題的。比如在本例中是個四分類，加入全連接層輸出的結(jié)果是[-10000,0,0,10000]，而正確分類是0。
那么這就是個錯誤的結(jié)果。計算一下這個單個樣例的loss。先算softmax，約等于[ e − 20000 , e − 10000 , e − 10000 , 1 e^{-20000},e^{-10000},e^{-10000},1 e−20000,e−10000,e−10000,1]。真實的label為[1,0,0,0]，因此交叉熵為20000。
所以我們發(fā)現(xiàn)這一個錯誤樣例的loss就會這么大。最終的loss大一些也是正常的。
不過為什么隨著accuracy接近100%而導致loss迅速增加這個問題還需要進一步研究。大概是因為隨著accuracy升高導致結(jié)果接近訓練集的分布，這樣與驗證集或測試集的分布產(chǎn)生比較極端差別的個例會增加。
6.引用
代碼部分參考了很多這位老哥的github，在此感謝。跟他不一樣的地方主要是數(shù)據(jù)處理部分。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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