详解文本分类之DeepCNN的理论与实践

导读

最近在梳理文本分类的各个神经网络算法，特地一个来总结下。下面目录中多通道卷积已经讲过了，下面是链接，没看的可以瞅瞅。我会一个一个的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为：

多通道卷积神经网络（multi_channel_CNN）

深度卷积神经网络（deep_CNN）

基于字符的卷积神经网络（Char_CNN）

循环与卷积神经网络并用网络（LSTM_CNN）

树状LSTM神经网络（Tree-LSTM）

Transformer（目前常用于NMT）

etc..

之后的以后再补充。今天我们该将第二个，深度卷积神经网络（DeepCNN）。

DeepCNN

DeepCNN即是深度卷积神经网络，就是有大于1层的卷积网络，也可以说是多层卷积网络（Multi_Layer_CNN，咳咳，我就是这么命名滴！）我们来直接上图，看看具体长得啥样子：

我大概描述下这个过程，比如sent_len=10，embed_dim=100，也就是输入的矩阵为（10*100），假设kernel num=n，用了上下padding，kernel size=（3*100），那么卷积之后输出的矩阵为（n*10），接着再将该矩阵放入下个卷积中，放之前我们先对这个矩阵做个转置，你肯定要问为什么？俺来告诉你我自己的认识，有两点：

硬性要求：这个矩阵第一个维度为10是句子长度产生的，所以是变量，我们习惯将该维度的大小控制为定量，比如第一个输入的值就是（sent_len，embed_dim），embed_dim就为定量，不变。所以转置即可。

理论要求：（n*10）中的n处于的维度的数据表示的是上个数据kernel对这个数据的10个数据第一次计算，第二次计算... 第10次计算，也就可以表示为通过kernel对上个数据的每个词和它的上下文进行了新的特征提取。n则表示用n个kernel对上个句子提取了n次。则最终的矩阵为（n*10），我们要转成和输入的格式一样，将第二维度依然放上一个词的表示。所以转置即可。

n 可以设置100，200等。

然后对最终的结果进行pooling，cat，然后进过线性层映射到分类上，进过softmax上进行预测输出即可。

上述仅仅说的是两层CNN的搭建，当然你可以搭建很多层啦。

实践

下面看下具体的pytotch代码如何实现

类Multi_Layer_CNN的初始化

def __init__(self, opts, vocab, label_vocab):
       super(Multi_Layer_CNN, self).__init__()

       random.seed(opts.seed)
       torch.manual_seed(opts.seed)
       torch.cuda.manual_seed(opts.seed)

       self.embed_dim = opts.embed_size
       self.word_num = vocab.m_size
       self.pre_embed_path = opts.pre_embed_path
       self.string2id = vocab.string2id
       self.embed_uniform_init = opts.embed_uniform_init
       self.stride = opts.stride
       self.kernel_size = opts.kernel_size
       self.kernel_num = opts.kernel_num
       self.label_num = label_vocab.m_size
       self.embed_dropout = opts.embed_dropout
       self.fc_dropout = opts.fc_dropout

       self.embeddings = nn.Embedding(self.word_num, self.embed_dim)
       if opts.pre_embed_path != '':
           embedding = Embedding.load_predtrained_emb_zero(self.pre_embed_path, self.string2id)
           self.embeddings.weight.data.copy_(embedding)
       else:
           nn.init.uniform_(self.embeddings.weight.data, -self.embed_uniform_init, self.embed_uniform_init)

       # 2 convs
       self.convs1 = nn.ModuleList(
           [nn.Conv2d(1, self.embed_dim, (K, self.embed_dim), stride=self.stride, padding=(K // 2, 0)) for K in self.kernel_size])
       self.convs2 = nn.ModuleList(
           [nn.Conv2d(1, self.kernel_num, (K, self.embed_dim), stride=self.stride, padding=(K // 2, 0)) for K in self.kernel_size])

       in_fea = len(self.kernel_size)*self.kernel_num
       self.linear1 = nn.Linear(in_fea, in_fea // 2)
       self.linear2 = nn.Linear(in_fea // 2, self.label_num)
       self.embed_dropout = nn.Dropout(self.embed_dropout)
       self.fc_dropout = nn.Dropout(self.fc_dropout)

数据流动

def forward(self, input):

       out = self.embeddings(input)
       out = self.embed_dropout(out)  # torch.Size([64, 39, 100])

       l = []
       out = out.unsqueeze(1)  # torch.Size([64, 1, 39, 100])
       for conv in self.convs1:
           l.append(torch.transpose(F.relu(conv(out)).squeeze(3), 1, 2))  # torch.Size([64, 39, 100])

       out = l
       l = []
       for conv, last_out in zip(self.convs2, out):
           l.append(F.relu(conv(last_out.unsqueeze(1))).squeeze(3))  # torch.Size([64, 100, 39])

       out = l
       l = []
       for i in out:
           l.append(F.max_pool1d(i, kernel_size=i.size(2)).squeeze(2))  # torch.Size([64, 100])

       out = torch.cat(l, 1)  # torch.Size([64, 300])

       out = self.fc_dropout(out)

       out = self.linear1(out)
       out = self.linear2(F.relu(out))

       return out

数据对比

可以看出多层（深层）CNN还是在有提升的。

原文发布时间为：2018-11-8

原文作者：zenRRan

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