基于CNN的情感分析（文本二分类）

引言

最近学习了卷积神经网络，想上手一个小项目实践一下，该项目的数据集来自于github，内容为汽车售后正负面评价，借助pytorch实现对模型的训练并完成test集中对于某条评价的二分类。

原理：利用卷积提取局部特征的特性，捕捉类似于N-gram的关键信息。

1.数据的预处理

在自然语言处理中，不可避开的话题就是词向量，我借助的是torchtext这个工具库来实现词向量的构建

分词器

def tokenizer(text): # create a tokenizer function
    regex = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5aA-Za-z0-9]')
    text = regex.sub(' ', text)
    return [word for word in jieba.cut(text) if word.strip()]

分词器借助中文分词工具jieba库进行分词，将分完的词以列表形式返回。

去停用词

def get_stop_words():
    file_object = open('D:\\MyStudy\\program\\text-classification-master\\text-cnn\\data\\stopwords.txt',encoding='UTF-8')
    stop_words = []
    for line in file_object.readlines():
        line = line[:-1]
        line = line.strip()
        stop_words.append(line)
    return stop_words

事先下载停用词表，将处理好之后停用词以列表形式返回。

数据处理

def load_data(args):
    print('加载数据中...')
    stop_words = get_stop_words() # 加载停用词表
    '''
    如果需要设置文本的长度，则设置fix_length,否则torchtext自动将文本长度处理为最大样本长度
    text = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer, fix_length=args.max_len, stop_words=stop_words)
    '''
    text = data.Field(sequential=True, lower=True, tokenize=tokenizer, stop_words=stop_words)
    label = data.Field(sequential=False)

    text.tokenize = tokenizer
    train, val = data.TabularDataset.splits(
            path='D:\\MyStudy\\program\\text-classification-master\\text-cnn\\data\\',
            skip_header=True,
            train='train.tsv',
            validation='validation.tsv',
            format='tsv',
            fields=[('index', None), ('label', label), ('text', text)],
        )

    if args.static:
        text.build_vocab(train, val, vectors=Vectors(name="data\\eco_article.vector")) # 此处改为你自己的词向量
        args.embedding_dim = text.vocab.vectors.size()[-1]
        args.vectors = text.vocab.vectors

    else: text.build_vocab(train, val)

    label.build_vocab(train, val)

    train_iter, val_iter = data.Iterator.splits(
            (train, val),
            sort_key=lambda x: len(x.text),
            batch_sizes=(args.batch_size, len(val)), # 训练集设置batch_size,验证集整个集合用于测试
            device=-1
    )
    args.vocab_size = len(text.vocab)
    args.label_num = len(label.vocab)
    return train_iter, val_iter

torchtext的使用步骤一般为：
1，利用data.Field()定义一个对象，并预设置参数，此处对text和label分别定义。
2，用 data.TabularDataset().spilts()来读取文件，得到train,val两个部分。
3，构建词向量，利用text.build_vocab(trian,val),label.build_vocab(trian,val)构建训练文本和标签的词向量。
4，利用data.Iterator.splits()生成bacth。

自此，数据的预处理完成。

2.模型的建立

采用CNN架构。借助pytorch.
总体网络架构是：嵌入层、维度处理、卷积层、激活函数、池化层、多通道特征提取，Dropout层，全连接层。

嵌入层

将构建的词向量进行嵌入操作，嵌入层的参数有词向量大小和嵌入维度。

卷积层

将嵌入层的输出维度变换为适应卷积层输入的维度，并用self.convs=nn.MoudleList（nn.conv2() for fsz in filter_sizes）将三个通道并行的卷积层存储其中，返回一个卷积层的列表。

激活函数

x = F.relu(conv(x) for conv in self.convs)植入非线性

池化，下采样

多通道的特征提取与合并

x = [x_item.view(x_item.size(0), -1) for x_item in x]将不同卷积核运算结果维度展平。

Dropout防止过拟合

全连接层输出

模型建立部分代码如下

class TextCNN(nn.Module):
    # 多通道textcnn
    def __init__(self, args):
        super(TextCNN, self).__init__()
        self.args = args

        label_num = args.label_num # 标签的个数
        filter_num = args.filter_num # 卷积核的个数
        filter_sizes = [int(fsz) for fsz in args.filter_sizes.split(',')]
        vocab_size = args.vocab_size
        embedding_dim = args.embedding_dim

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        if args.static: # 如果使用预训练词向量，则提前加载，当不需要微调时设置freeze为True
            self.embedding = self.embedding.from_pretrained(args.vectors, freeze=not args.fine_tune)

        self.convs = nn.ModuleList(
            [nn.Conv2d(1, filter_num, (fsz, embedding_dim)) for fsz in filter_sizes])
        self.dropout = nn.Dropout(args.dropout)
        self.linear = nn.Linear(len(filter_sizes)*filter_num, label_num)

    def forward(self, x):
        # 输入x的维度为(batch_size, max_len), max_len可以通过torchtext设置或自动获取为训练样本的最大=长度
        x = self.embedding(x) # 经过embedding,x的维度为(batch_size, max_len, embedding_dim)

        # 经过view函数x的维度变为(batch_size, input_chanel=1, w=max_len, h=embedding_dim)
        x = x.view(x.size(0), 1, x.size(1), self.args.embedding_dim)

        # 经过卷积运算,x中每个运算结果维度为(batch_size, out_chanel, w, h=1)
        x = [F.relu(conv(x)) for conv in self.convs]

        # 经过最大池化层,维度变为(batch_size, out_chanel, w=1, h=1)
        x = [F.max_pool2d(input=x_item, kernel_size=(x_item.size(2), x_item.size(3))) for x_item in x]

        # 将不同卷积核运算结果维度（batch，out_chanel,w,h=1）展平为（batch, outchanel*w*h）
        x = [x_item.view(x_item.size(0), -1) for x_item in x]

        # 将不同卷积核提取的特征组合起来,维度变为(batch, sum:outchanel*w*h)
        x = torch.cat(x, 1)

        # dropout层
        x = self.dropout(x)

        # 全连接层
        logits = self.linear(x)
        return logits

3，模型的训练与优化

建立模型之后进入训练过程,先进行超参数的设定。

parser = argparse.ArgumentParser(description='TextCNN text classifier')

parser.add_argument('-lr', type=float, default=0.001, help='学习率')
parser.add_argument('-batch-size', type=int, default=128)
parser.add_argument('-epoch', type=int, default=20)
parser.add_argument('-filter-num', type=int, default=200, help='卷积核的个数')
parser.add_argument('-filter-sizes', type=str, default='6,7,8', help='不同卷积核大小')
parser.add_argument('-embedding-dim', type=int, default=128, help='词向量的维度')
parser.add_argument('-dropout', type=float, default=0.4)
parser.add_argument('-label-num', type=int, default=2, help='标签个数')
parser.add_argument('-static', type=bool, default=False, help='是否使用预训练词向量')
parser.add_argument('-fine-tune', type=bool, default=True, help='预训练词向量是否要微调')
parser.add_argument('-cuda', type=bool, default=False)
parser.add_argument('-log-interval', type=int, default=1, help='经过多少iteration记录一次训练状态')
parser.add_argument('-test-interval', type=int, default=100,help='经过多少iteration对验证集进行测试')
parser.add_argument('-early-stopping', type=int, default=1000, help='早停时迭代的次数')
parser.add_argument('-save-best', type=bool, default=True, help='当得到更好的准确度是否要保存')
parser.add_argument('-save-dir', type=str, default='model_dir', help='存储训练模型位置')

def train(args):
    train_iter, dev_iter = data_processor.load_data(args) # 将数据分为训练集和验证集
    print('加载数据完成')
    model = TextCNN(args)
    if args.cuda: model.cuda()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
    steps = 0
    best_acc = 0
    last_step = 0
    model.train()
    for epoch in range(1, args.epoch + 1):
        for batch in train_iter:
            feature, target = batch.text, batch.label
            # t_()函数表示将(max_len, batch_size)转置为(batch_size, max_len)
            with torch.no_grad():
                feature.t_()
                target.sub_(1)
            if args.cuda:
                feature, target = feature.cuda(), target.cuda()
            optimizer.zero_grad()
            logits = model(feature)
            loss = F.cross_entropy(logits, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            steps += 1
            if steps % args.log_interval == 0:
                # torch.max(logits, 1)函数：返回每一行中最大值的那个元素，且返回其索引（返回最大元素在这一行的列索引）
                corrects = (torch.max(logits, 1)[1] == target).sum()
                train_acc = 100.0 * corrects / batch.batch_size
                sys.stdout.write(
                    '\rBatch[{}] - loss: {:.6f}  acc: {:.4f}%({}/{})'.format(steps,
                                                                             loss.item(),
                                                                             train_acc,
                                                                             corrects,
                                                                             batch.batch_size))
            if steps % args.test_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:
                        print('Saving best model, acc: {:.4f}%\n'.format(best_acc))
                        save(model, args.save_dir, 'best', steps)
                else:
                    if steps - last_step >= args.early_stopping:
                        print('\nearly stop by {} steps, acc: {:.4f}%'.format(args.early_stopping, best_acc))
                        raise KeyboardInterrupt

训练过程首先将模型实例化model，然后定义优化器，我采用的是Adam优化器，然后就是pytorch训练的基本操作

for epoch in eopch_num:
	for bacth in batches:
		optimizer.zero_grad()#梯度清零
		logits = model(feature)
		loss = F.cross_entropy(logits,targets)#交叉熵函数
		loss.backward()#反向传播
		optimizer.step()
		step + =1

验证集的测试过程同训练过程相似

def eval(data_iter, model, args):
    corrects, avg_loss = 0, 0
    for batch in data_iter:
        feature, target = batch.text, batch.label
        with torch.no_grad():
            feature.t_()
            target.sub_(1)
        if args.cuda:
            feature, target = feature.cuda(), target.cuda()
        logits = model(feature)
        loss = F.cross_entropy(logits, target)
        avg_loss += loss.item()
        corrects += (torch.max(logits, 1)
                     [1].view(target.size()) == target).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

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)

train(args)

训练完毕后验证集正确率可达90%
代码参考来自链接