神经网络实现文本分类（零基础入门）

目录

​​​​​机器学习基础

1.线性回归

梯度下降法

代码

训练结果

 拟合效果

2.感知器

数据集

代码

 权重

 损失变化

分类效果 

 sigmoid函数

3.非线性回归

激活函数

代码

损失 

 拟合效果

4.K-means聚类

 K-means算法步骤

 代码

 聚类效果

神经网络

1. 人工神经网络的概念

2. 神经元的概念

3. 单层神经网络

4. 多层神经网络

文本分类

文本预处理

标签数量分布

 文本长度分布

 词频统计

文本序列化

one-hot编码

word embedding(词嵌入) 

代码实现

1.构建数据加载器 

 2.文本序列化

 3.保存序列化数据

 4.配置文件

 5.构建BP神经网络模型

 6.构建LSTM神经网络模型

参考文献

---

​​​​​​​​​​​​机器学习基础

1.线性回归

        假设二维空间上的20个散点

         现在我们希望构建一个模型来拟合这些点，通过观察，我们很容易想到使用一条直线来拟合。二维空间上的直线表达式为,但是如何求得未知数（以下统称为权重)和呢？

        这里引入均方误差：

表示真实值，表示模型预测值,当越小，表示预测值与真实值之间的误差越小，即模型越准确。下面介绍如何使得最小：

        将代入得

散点的值已知，取一点坐标（4,12），代入得

 此时问题便转换为求这个二元函数的极小值，此题可采用高数中的求极小值方法解出，但在机器学习中，对于复杂问题这种方法并不适用，因此我们采用梯度下降法

梯度下降法

 这个二元函数的图像如下

        假设这是一个山谷，你随机站在一个位置，想走到山谷（极小值），那么最快的方法就是沿着最陡峭的方向（最大斜率的反方向）走一段距离，然后再寻找最陡峭方向向下走，重复此过程就能走到最低点。但是怎样才找到最陡峭的方向呢？这个答案就是梯度方向。

        分别求关于 和的偏导数，得到一个向量（,）,称为 梯度向量 ，记作：或，向量是有方向的，这个方向就是函数上升最快的方向，即为函数下降最快的方向。

        随机初始化一个点（,）,那么梯度下降的过程可表示为

......

         当趋近于0或达到指定的阈值（n）时，可认为当权重值取时，损失函数达到局部最小值。若想得到全局最小值，可多次随机初始权重值进行梯度下降，最终得到的权重值便是最优解。

代码

import torch

learning_rate=0.01
x=torch.rand([20,1])
y_true=x*4+8

w=torch.rand([1,1],requires_grad=True)

b=torch.tensor(0.0,requires_grad=True)



for i in range(10000):
    y_predict=torch.matmul(x,w)+b
    #print(y_predict)
    loss=(y_true-y_predict).pow(2).mean()
    #print(w.grad)

    if w.grad is not None:
        w.grad.data.zero_()

    if b.grad is not None:
        b.grad.data.zero_()

    loss.backward()
    w.data=w.data-learning_rate*w.grad
    b.data = b.data - learning_rate * b.grad
    print('w,b,loss',w.item(),b.item(),loss)

训练结果

w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)
w,b,loss 4.000154972076416 7.999902248382568 tensor(2.9782e-09, grad_fn=)

 拟合效果

 

可以看到拟合效果很好 ，所以可以使用=4.0001549720764167.999902248382568作为预测模型

2.感知器

        感知机由两层神经网络组成，可以实现二分类问题。输入层接收外界输入信号后传递给输出层（输出1正例，-1反例），输出层是 M-P 神经元, 其中从都表示权重。

 这里激活函数为阶跃函数，可以实现二分类

 则感知器可用公式表示为

 经过多次梯度下降后可以求得权重值

数据集

这里使用鸢尾花数据集，每条数据包含四个特征值，将其中两个类别映射为-1和1

     SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm  Species
0              5.1           3.5            1.4           0.2       -1
1              4.9           3.0            1.4           0.2       -1
2              4.7           3.2            1.3           0.2       -1
3              4.6           3.1            1.5           0.2       -1
4              5.0           3.6            1.4           0.2       -1
..             ...           ...            ...           ...      ...
145            6.7           3.0            5.2           2.3        1
146            6.3           2.5            5.0           1.9        1
147            6.5           3.0            5.2           2.0        1
148            6.2           3.4            5.4           2.3        1
149            5.9           3.0            5.1           1.8        1

[100 rows x 5 columns]

代码

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd


data=pd.read_csv('Iris.csv')
data.drop_duplicates()
data['Species']=data['Species'].map({'Iris-versicolor':0,'Iris-virginica':1,'Iris-setosa':-1,})
data = data[data['Species']!=0]
class Perception:
    def __init__(self,alpha,times):
        self.alpha=alpha
        self.times=times
    def step(self,z):
        return np.where(z > 0, 1, -1)  # 一步实现对数值或者数组的计算返回
    def fit(self,X,y):
        X=np.asarray(X)
        y=np.asarray(y)
        self.w_=np.zeros(1+X.shape[1])
        self.loss_=[]
        for i in range(self.times):
            loss=0
            for x,target in zip(X,y):
                y_hat=self.step(np.dot(x,self.w_[1:])+self.w_[0])
                loss+=y_hat!=target
                self.w_[0]+=self.alpha*(target-y_hat)
                self.w_[1:] += self.alpha * (target - y_hat)*x
                self.loss_.append(loss)
    def predict(self,X):
        return self.step(np.dot(X,self.w_[1:])+self.w_[0])

t1 = data[data["Species"]==1]
t2 = data[data["Species"]==-1]
t1.sample(len(t1), random_state=0)
t2.sample(len(t2), random_state=0)
train_X = pd.concat([t1.iloc[:40,:-1], t2.iloc[:40, :-1]], axis=0)
train_y = pd.concat([t1.iloc[:40,-1], t2.iloc[:40, -1]], axis=0)
test_X = pd.concat([t1.iloc[40:,:-1], t2.iloc[40:, :-1]], axis=0)
test_y = pd.concat([t1.iloc[40:,-1], t2.iloc[40:, -1]], axis=0)

p = Perception(0.1, 10)
p.fit(train_X,train_y)
result = p.predict(test_X)
print(result)
print(test_y.values)
print(p.w_)
print(p.loss_)

 权重

[-0.02  -0.05  -0.068  0.156  0.088]

第五个权重为偏置（即）

 损失变化

 loss+=y_hat!=target表示损失，即预测值与真实值不一致时，损失值加1

经过多次梯度下降后，损失降为0

分类效果 

可以看到预测类别与真实类别一致 

也可以使用sigmoid函数作为激活函数

 sigmoid函数

        将感知器输出值传入 sigmoid函数可以得到一个0到1区间上的值，我们可以将这个值认为是概率，分类的损失只需要再把这个结果进行对数似然损失的计算即可,即：

动量法 

,表示前一次的梯度

,表示学习率

AdaGrad

,为小常数，为了数值稳定大约设置为

RMSProp

Adam

=0,=0 

          即

其中 ,Y表示经过编码（见下文）后的真实值 ,

最后，会计算每个样本的损失，即上式的平均值

我们把概率传入对数似然损失得到的损失函数称为交叉熵损失 

 由对数函数图像

得：当p趋近于1时，J 趋近于0，所以通过多次梯度下降法求得使J最小的权重，便可以使得感知器输出结果为真实类别的概率趋近于1，错误类别的概率趋近于0

3.非线性回归

        假设二维空间上的20个散点

 

 此时如果使用线性函数来拟合这些点，拟合效果就会比较差，如图：

  显而易见，我们需要一个非线性的模型来拟合这些点。构造非线性模型只需要把线性函数传入一个非线性的激活函数即可。

激活函数

        在前面的神经元的介绍过程中我们提到了激活函数，那么他到底是干什么的呢？

假设我们有这样一组数据，三角形和四边形，需要把他们分为两类

通过不带激活函数的感知机模型我们可以划出一条线, 把平面分割开

假设我们确定了参数w和b之后，那么带入需要预测的数据，如果y>0,我们认为这个点在直线的右边，也就是正类（三角形），否则是在左边（四边形）

但是可以看出，三角形和四边形是没有办法通过直线分开的，那么这个时候该怎么办？

可以考虑使用多层神经网络来进行尝试，比如在前面的感知机模型中再增加一层

对上图中的等式进行合并，我们可以得到：

 上式括号中的都为w参数，和公式完全相同，依然只能够绘制出直线

所以可以发现，即使是多层神经网络，相比于前面的感知机，没有任何的改进。

但是如果此时，我们在前面感知机的基础上加上非线性的激活函数之后，输出的结果就不在是一条直线

        如上图，右边是sigmoid函数，对感知机的结果，通过sigmoid函数进行处理

如果给定合适的参数w和b，就可以得到合适的曲线，能够完成对最开始问题的非线性分割

所以激活函数很重要的一个作用就是增加模型的非线性分割能力

常见的激活函数有：

看图可知：

• tanh和sigmoid不同的是，tanh输出可以是负数
• Relu是输入只能大于0,如果你输入含有负数，Relu就不适合，如果你的输入是图片格式，Relu就挺常用的，因为图片的像素值作为输入时取值为[0,255]。

激活函数的作用除了前面说的增加模型的非线性分割能力外，还有

• 提高模型鲁棒性
• 缓解梯度消失问题
• 加速模型收敛等

这里使用ReLU激活函数，

 损失函数依然选取均方误差，经过多次梯度下降即可得到合适的模型

代码

import torch
from torch import nn as nn
from torch.optim import SGD

x=torch.rand([20,1])
y_true=4*x**2+8


class Myliner(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Myliner,self).__init__()
        #传入特征数量，输出特征数量（传入列数，输出列数）
        self.linear=nn.Linear(1,100)
        self.relu=nn.ReLU()
        self.out=nn.Linear(100,1)
    #默认input，输入x
    def forward(self,x):
        out=self.linear(x)
        out=self.relu(out)
        out=self.out(out)
        return out

myliner=Myliner()
#最优化策略
optimizer=SGD(myliner.parameters(),0.001)
#损失函数
loss_fn=nn.MSELoss()

for i in range(100000):
    y_predict=myliner(x)
    loss=loss_fn(y_predict,y_true)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if i%500==0:
        print(loss.item())
        # print(list(myliner.parameters()))
        # print(list(myliner.parameters())[0].size())
        # print(list(myliner.parameters())[1].size())
        # print(list(myliner.parameters())[2].size())

损失 

0.0003325166762806475
0.00033017684472724795
0.00032786981319077313
0.0003255746269132942
0.0003233018796890974
0.0003210595459677279
0.0003188303089700639
0.00031664027483202517
0.00031448277877643704
0.000312333315378055
0.0003102142654825002
0.0003081295290030539
0.0003060710441786796
0.00030400961986742914
0.0003019951982423663

 拟合效果

4.K-means聚类

        k-means聚类算法属于无监督学习，可以将数据集分为相似的组（簇），使得组（簇）内数据相似度较高，使得组（簇）间数据相似度较低。

        假设二维空间上的100个散点，要将这些点分为三个类别

 K-means算法步骤

1.从样本中随机选择K个点作为初始簇中心,即：

2.计算每个样本到各个簇中心的距离，把样本划分到距离最近的簇中心所对应的簇中。距离公式为

3.根据每个簇中的所有样本，重新计算簇中心，并更新。新的簇中心为：

4.重复步骤2，3。直到簇中心的位置变化小于指定的阈值或达到最大迭代次数为止。

 代码

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

#from 数据挖掘.geshi import format
#format()

#Set the font to bold to support Chinese display
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#Set the Chinese font to be able to display symbols normally
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#Set the display length of value, the default is 50
pd.set_option('display.max_colwidth',1000)
pd.set_option('display.width',10000)
#show all rows
pd.set_option('display.max_columns',None)
pd.set_option('display.max_rows',None)



class KMeans:
    '''Kmeans聚类算法实现'''

    def __init__(self, k, times):
        '''初始化

        Parameters
        -----
        k: int 聚成几个类
        times: int 迭代次数
        '''
        self.k = k
        self.times = times

    def fit(self, X):
        '''根据所给数据训练

        Pararmeters
        ------
        X: 类数组类型，形如：[样本数量，特征数量]
        '''
        X = np.asarray(X)
        # 设置随机数种子，以便于可以相同的随机系列，以便随机结果重现
        np.random.seed(0)
        # 从数组中随机选择K个点作为初始聚类中心
        self.cluster_centers_ = X[np.random.randint(0, len(X), self.k)]
        #print(self.cluster_centers_)
        # 用于存放数据所属标签
        self.labels_ = np.zeros(len(X))
        # 开始迭代
        for t in range(self.times):
            # 循环遍历样本计算每个样本与聚类中心的距离
            for index, x in enumerate(X):
                # 计算每个样本与每个聚类中心的欧式距离
                dis = np.sqrt(np.sum((x - self.cluster_centers_) ** 2, axis=1))
                # 将最小距离的索引赋值给标签数组，索引的值就是当前所属的簇。范围（0，K-1）
                self.labels_[index] = dis.argmin()
                #print(self.labels_[index])
            # 循环便利每一个数更新聚类中心
            for i in range(self.k):
                # 计算每个簇内所有点的均值，用来更新聚类中心
                self.cluster_centers_[i] = np.mean(X[self.labels_ == i], axis=0)
                #print(self.cluster_centers_[i])
            #print(self.cluster_centers_)

    def predict(self, X):
        '''预测样本属于哪个簇

        Parameters
        -----
        x: 类数组类型。形如[样本数量。特征数量]

        Reeturn
        -----
        result: 类数组，每一个x所属的簇
        '''
        X = np.asarray(X)
        result = np.zeros(len(X))
        for index, x in enumerate(X):
            # 计算样本与聚类中心的距离
            dis = np.sqrt(np.sum((x - self.cluster_centers_) ** 2, axis=1))
            # 找到距离最近的聚类中中心划分一个类别
            result[index] = dis.argmin()
        return result
kmeans=KMeans(3,1)
kmeans.fit(a)
print(kmeans.cluster_centers_)

 聚类效果

神经网络

1. 人工神经网络的概念

        人工神经网络（Artificial Neural Network），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。

        和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。

2. 神经元的概念

        在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经元发送化学物质。

        1943 年，McCulloch 和 Pitts 将上述情形抽象为上图所示的简单模型，这就是一直沿用至今的 M-P 神经元模型。把许多这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。

一个简单的神经元如下图所示:

其中：

1.  为各个输入的分量
2.  为各个输入分量对应的权重参数
3.  为偏置
4.  为激活函数，常见的激活函数有tanh，sigmoid，relu
5. 为神经元的输出

        一个简单的神经元可以看作是一个(非)线性回归，使用数学公式表示就是：

 

可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。

3. 单层神经网络

        是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。示意图如下：

4. 多层神经网络

多层神经网络就是由单层神经网络进行叠加之后得到的，所以就形成了层的概念，常见的多层神经网络有如下结构：

• 输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量输入消息。输入的消息称为输入向量。
• 输出层（Output layer），消息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的消息称为输出向量。
• 隐藏层（Hidden layer），简称“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。隐层可以有一层或多层。隐层的节点（神经元）数目不定，但数目越多神经网络的非线性越显著，从而神经网络的强健性（robustness）更显著。

示意图如下：

        从上图可以看出，所谓的全连接层就是在前一层的输出的基础上进行一次Y=Wx+b​的变化(不考虑激活函数的情况下就是一次线性变化，所谓线性变化就是平移(+b)和缩放的组合(*w)) 

文本分类

        文本分类一般包括了文本的表达、 分类器的选择与训练、 分类结果的评价与反馈等过程，其中文本的表达又可细分为文本预处理、索引和统计、特征抽取等步骤。文本分类系统的总体功能模块为：
（1）预处理：将原始语料格式化为同一格式，便于后续的统一处理；
（2）索引：将文档分解为基本处理单元，同时降低后续处理的开销；
（3）统计：词频统计，项（单词、概念）与分类的相关概率；
（4）特征抽取：从文档中抽取出反映文档主题的特征；
（5）分类器：分类器的训练；
（6）评价：分类器的测试结果分析。

文本预处理

        这里选用唐宋诗集作为数据集。由于宋诗的数量比唐诗多很多，所以选择所有唐诗和一部分宋诗。

标签数量分布

训练集标签数量分布

 测试集标签数量分布

分析：在深度学习模型评估中, 我们一般使用ACC作为评估指标, 若想将ACC的基线定义在50%左右, 则需要我们的正负样本比例维持在1:1左右, 否则就要进行必要的数据增强或数据删减. 上图中训练和验证集正负样本都稍有不均衡, 可以进行一些数据增强.

 文本长度分布

训练集句子长度分布

测试集句子长度分布

         分析：由于神经网络本质上是矩阵运算，所以必须保证输入值得长度相同。即需设定指定值，对长文本进行切分，对短文本进行补全。因此需要设定一个可以包含大部分有效文本信息的阈值，由文本长度分布可得，大部分的文本长度分布在200字以内，所以可以设定最大语句长度为200

 词频统计

文本序列化

one-hot编码

又称独热编码，将每个词表示成具有n个元素的向量，这个词向量中只有一个元素是1，其他元素都是0，不同词汇元素为0的位置不同，其中n的大小是整个语料中不同词汇的总数.

比如：

"我", "喜欢", "你" 

这三个词用one-hot编码表示为一个3阶矩阵：

 [[1, 0, 0],
 [0, 1, 0],
 [0, 0, 1]]

 上文中 Y表示经过编码后的真实值，Y只有两个类别，用one-hot编码表示为：

[[1, 0],
 [0, 1]]

word embedding(词嵌入) 

如果我们由10000个词汇，这些词汇用one-hot编码后就会形成一个10000阶的矩阵，这个计算量是非常大的，此时就可以通过word embedding将这个矩阵降维。例如：

 即可以通过乘以一个权重矩阵的方法把10000阶的矩阵转换为10000X300的矩阵，从而减少计算量

通过一定的方式将词汇映射到指定维度(一般是更高维度)的空间.
广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，word2vec, 即可认为是wordembedding的一种.
狭义的word embedding是指在神经网络中加入的embedding层, 对整个网络进行训练的同时产生的embedding矩阵(embedding层的参数), 这个embedding矩阵就是训练过程中所有输入词汇的向量表示组成的矩阵.

代码实现

1.构建数据加载器 

import os.path

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

from lib import sx, max_len, batch_size

train_data_path=r'E:\math\train'
test_data_path=r'E:\math\test'

def collate_fn(batch):
    content,label=list(zip(*batch))
    content=[sx.transform(i,max_len=max_len) for i in content]
    content=torch.LongTensor(content)
    label=torch.LongTensor(label)
    #label=torch.tensor([[label]])
    return content,label

class ImdbDataset(Dataset):
    def __init__(self,train=True):
        self.train_data_path=train_data_path
        self.test_data_path=test_data_path
        data_path=self.train_data_path if train else self.test_data_path
        temp_data_path=[os.path.join(data_path,'唐诗'),os.path.join(data_path,'宋诗')]
        self.total_file_path=[]
        for path in temp_data_path:
            file_name_list=os.listdir(path)
            file_path_list=[os.path.join(path,i) for i in file_name_list if i.endswith('.txt')]
            self.total_file_path.extend(file_path_list)
    def __getitem__(self, index):
        file_path=self.total_file_path[index]
        label_str=file_path.split('\\')[-2]
        label=1 if label_str=='唐诗' else 0
        tokens=open(file_path,encoding='utf-8').read().split(' ')
        return tokens,label
    def __len__(self):
        return len(self.total_file_path)

def get_dataloader(train=True,batch=batch_size):
    poet_dataset = ImdbDataset()
    data_loader = DataLoader(poet_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=collate_fn)
    return data_loader


if __name__ == '__main__':
    for idx,(input,target) in enumerate(get_dataloader(train=True)):
        print(idx,input,target)
        break

 2.文本序列化

class Word2Sequence():
    UNK_TAG='UNK'
    PAD_TAG='PAD'
    UNK=0
    PAD=1
    def __init__(self):
        self.dict={
            self.UNK_TAG:self.UNK,
            self.PAD_TAG:self.PAD
        }
        self.count={}
    def fit(self,sentence):
        for word in sentence:
            self.count[word]=self.count.get(word,0)+1

    def bulid_vocab(self,min=None,max=None,max_futures=None):
        if min is not None:
            self.count={word:value for word,value in self.count.items() if value>min}
        if max is not None:
            self.count = {word: value for word, value in self.count.items() if value len(sentense):
                sentense=sentense+[self.PAD_TAG]*(max_len-len(sentense))
            if max_len

 3.保存序列化数据

import os
import pickle

from tqdm import tqdm

from dataset import tokenlie
from word_sequence import Word2Sequence

if __name__ == '__main__':
    ws=Word2Sequence()
    path=r'E:\aclImdb\train'
    temp_data_path=[os.path.join(path,'pos'),os.path.join(path,'neg')]
    for data_path in temp_data_path:
        file_paths=[os.path.join(data_path,file_name) for file_name in os.listdir(data_path) if file_name.endswith('txt')]
        for file_path in tqdm(file_paths):
            sentence=tokenlie(open(file_path,encoding='utf-8').read())
            ws.fit(sentence)
    ws.bulid_vocab(min=10,max_futures=10000)
    pickle.dump(ws, open('../data/model/情感分类/ws.pkl', 'wb'))
    print(len(ws))

 4.配置文件

import pickle

import torch

ws=pickle.load(open('../../data/model/情感分类/ws.pkl', 'rb'))

max_len=200
batch_size=1024
hidden_size=128
num_layers=2
bidirectional=True
dropout=0.4

device=torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
#print(len(ws))

 5.构建BP神经网络模型

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.optim import Adam
from tqdm import tqdm

from dataset import get_dataloader
from lib import sx, max_len


class Mymodel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Mymodel, self).__init__()
        #词语的数量，维度
        self.embedding=nn.Embedding(len(sx),300)
        self.fc=nn.Linear(max_len*300,2)
    def forward(self,input):
        '''

        :param input: [batch_size,max_len]
        :return:
        '''
        x=self.embedding(input)#形状：[batch_size,max_len(行),100（列）]
        #print(f'x:{x}')

        out=self.fc(x.view([-1,max_len*300]))
        #print(f'out:{out}')
        #计算概率
        #print(F.softmax(out, dim=-1))
        #print(F.log_softmax(out, dim=-1))
        # a=list(map(fy,F.log_softmax(out,dim=-1).max(dim=1)[-1]))
        # print(a)
        #print(F.log_softmax(out,dim=-1))
        #print('类别：',F.log_softmax(out,dim=-1).max(dim=1)[-1])
        return F.log_softmax(out,dim=-1)
def fy(a):
    if a==1:
        return '唐诗'
    else:
        return '宋诗'
model=Mymodel()
model.load_state_dict(torch.load('./data/BP/model.pt'))
optimizer=Adam(model.parameters(),0.01)
optimizer.load_state_dict(torch.load('./data/BP/model_optimizer.pt'))
def train(epoch):
    for idx,(input,target) in enumerate(get_dataloader(train=True)):
        # print(f'input:{input}')
        # print(f'target:{target}')
        optimizer.zero_grad()
        output=model.forward(input)
        #print(output)
        loss=F.nll_loss(output,target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if epoch%2==0:
            print('损失：',loss.item())
            # print(list(model.parameters())[0])
            # print(list(model.parameters())[0].size())
            # print(list(model.parameters())[1])
            # print(list(model.parameters())[1].size())
            # print(list(model.parameters())[2])
            # print(list(model.parameters())[2].size())


def test():
    loss_list=[]
    acc_list=[]
    mode = False
    model.eval()
    test_dataloader = get_dataloader(train=mode,batch=1000)
    for idx, (data, target) in enumerate(test_dataloader):
        with torch.no_grad():
            output=model(data)
            cur_loss=F.nll_loss(output,target)
            loss_list.append(cur_loss)
            pred=output.max(dim=1)[-1]
            cur_acc=pred.eq(target).float().mean()
            acc_list.append(cur_acc)
    print(f"平均准确率：{np.mean(acc_list)}\n平均损失：{np.mean(loss_list)}")

if __name__ == '__main__':
    for i in tqdm(range(100)):
        train(i)
    torch.save(model.state_dict(),'./data/BP/model.pt')
    torch.save(optimizer.state_dict(),'./data/BP/model_optimizer.pt')
    #test()

 6.构建LSTM神经网络模型

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.optim import Adam
from tqdm import tqdm

from dataset import get_dataloader
from lib import sx, hidden_size, num_layers, bidirectional, dropout, device


class Mymodel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Mymodel, self).__init__()
        #词语的数量，维度
        self.embedding=nn.Embedding(len(sx),300)
        self.lstm=nn.LSTM(input_size=300,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,
                batch_first=True,bidirectional=bidirectional,dropout=dropout)
        self.fc=nn.Linear(hidden_size*2,2)
    def forward(self,input):
        '''

        :param input: [batch_size,max_len]
        :return:
        '''
        x=self.embedding(input)#形状：[batch_size,max_len(行),100（列）]
        #print(f'x:{x}')

        #x [batch_size,max_len,num_layers*hidden_size],h_n [2*num_layers,batch_size,hidden_size]
        x,(h_n,c_n)=self.lstm(x)

        #获取两个方向最后一次的output，进行concat
        output_fw=h_n[-2,:,:]#正向最后一次的输出
        output_bw=h_n[-1,:,:]#反向最后一次的输出
        output=torch.concat([output_fw,output_bw],dim=-1)#[batch_size,hidden_size*2]

        out=self.fc(output)
        #print(f'out:{out}')
        #计算概率
        print(F.softmax(out, dim=-1))
        #print(F.log_softmax(out, dim=-1))
        # a=list(map(fy,F.log_softmax(out,dim=-1).max(dim=1)[-1]))
        # print(a)
        #print(F.log_softmax(out,dim=-1))
        #print('类别：',F.log_softmax(out,dim=-1).max(dim=1)[-1])
        return F.log_softmax(out,dim=-1)
def fy(a):
    if a==1:
        return '唐诗'
    else:
        return '宋诗'
model=Mymodel().to(device)
#model.load_state_dict(torch.load('../../data/model/情感分类/model.pt'))
optimizer=Adam(model.parameters(),0.01)
#optimizer.load_state_dict(torch.load('../../data/model/情感分类/model_optimizer.pt'))
def train(epoch):
    for idx,(input,target) in enumerate(get_dataloader(train=True)):
        # print(f'input:{input}')
        # print(f'target:{target}')
        input=input.to(device)
        target=target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output=model.forward(input)
        #print(output)
        loss=F.nll_loss(output,target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if epoch%2==0:
            print('损失：',loss.item())
            # print(list(model.parameters())[0])
            # print(list(model.parameters())[0].size())
            # print(list(model.parameters())[1])
            # print(list(model.parameters())[1].size())
            # print(list(model.parameters())[2])
            # print(list(model.parameters())[2].size())


def test():
    loss_list=[]
    acc_list=[]
    mode = False
    model.eval()
    test_dataloader = get_dataloader(train=mode,batch=1000)
    for idx, (data, target) in enumerate(test_dataloader):
        with torch.no_grad():
            output=model(data)
            cur_loss=F.nll_loss(output,target)
            loss_list.append(cur_loss)
            pred=output.max(dim=1)[-1]
            cur_acc=pred.eq(target).float().mean()
            acc_list.append(cur_acc)
    print(f"平均准确率：{np.mean(acc_list)}\n平均损失：{np.mean(loss_list)}")

if __name__ == '__main__':
    for i in tqdm(range(1)):
        train(i)
    torch.save(model.state_dict(),'./model.pt')
    torch.save(optimizer.state_dict(),'./model_optimizer.pt')
    #test()

参考文献

https://github.com/SpringMagnolia/NLPnote

https://blog.csdn.net/weixin_41064957/article/details/78565314

https://zsyll.blog.csdn.net/article/details/119277839

http://121.199.45.168:8003/1/#11