机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——数据集）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er
上期文章：机器学习&&深度学习——BERT（来自transformer的双向编码器表示）
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引入

预训练文本表示可以通过不同模型架构，放入不同的下游自然语言处理任务。如下图所示：

我们的重点是如何应用深度语言表征学习来解决自然语言处理问题。现今有两种流行且具有代表性的下游自然语言处理任务： 情感分析和自然语言推断。这里先进行情感分析的模型构建和训练。
在给定预训练的文本表示的情况下，分析单个文本，从而探讨情感分析模型。
下面，我们从情感分析应用开始，分别解读基于循环神经网络和卷积神经网络的模型设计。
由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我们可以将情感分析看作一项文本分类任务，它将可变长度的文本序列转换为固定长度的文本类别。
在这里，我们将使用斯坦福大学的large movie review dataset数据集来进行情感分析。它由一个训练集和一个测试集组成，其中包含25000个电影评论。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标签的数量相同，表示不同的情感极性。

读取数据集

首先，下载并提取路径…/data/aclImdb中的IMDb评论数据集。（可能会下的很久）

#@save
d2l.DATA_HUB['aclImdb'] = (
    'http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz',
    '01ada507287d82875905620988597833ad4e0903')

data_dir = d2l.download_extract('aclImdb', 'aclImdb')

Downloading …\data\aclImdb_v1.tar.gz from http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz…

接下来，读取训练和测试数据集。每个样本都是一个评论及其标签：1表示“积极”，0表示“消极”。

#@save
def read_imdb(data_dir, is_train):
    """读取IMDb评论数据集文本序列和标签"""
    data, labels = [], []
    for label in ('pos', 'neg'):
        folder_name = os.path.join(data_dir, 'train' if is_train else 'test',
                                   label)
        for file in os.listdir(folder_name):
            with open(os.path.join(folder_name, file), 'rb') as f:
                review = f.read().decode('utf-8').replace('\n', '')
                data.append(review)
                labels.append(1 if label == 'pos' else 0)
    return data, labels

train_data = read_imdb(data_dir, is_train=True)
print('训练集数目：', len(train_data[0]))
for x, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3]):
    print('标签：', y, 'review:', x[0:60])

运行结果：

训练集数目： 25000
标签： 1 review: Bromwell High is a cartoon comedy. It ran at the same time a
标签： 1 review: Homelessness (or Houselessness as George Carlin stated) has
标签： 1 review: Brilliant over-acting by Lesley Ann Warren. Best dramatic ho

预处理数据集

将每个单词作为一个词元，过滤掉出现不到5次的单词，我们从训练数据集中创建一个词表。

train_tokens = d2l.tokenize(train_data[0], token='word')
vocab = d2l.Vocab(train_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=[''])

在词元化之后，让我们绘制评论词元长度的直方图。

d2l.set_figsize()
d2l.plt.xlabel('# tokens per review')
d2l.plt.ylabel('count')
d2l.plt.hist([len(line) for line in train_tokens], bins=range(0, 1000, 50));
d2l.plt.show()

运行结果：

显然，评论的长度各不相同。为了每次处理一小批量这样的评论，我们通过截断和填充将每个评论的长度设置为500。这和之前实现机器翻译时对数据集的预处理步骤类似。

num_steps = 500  # 序列长度
train_features = torch.tensor([d2l.truncate_pad(
    vocab[line], num_steps, vocab['']) for line in train_tokens])

创建数据迭代器

现在我们可以创建数据迭代器了。在每次迭代中，都会返回一小批量样本。

train_iter = d2l.load_array((train_features,
    torch.tensor(train_data[1])), 64)

for X, y in train_iter:
    print('X:', X.shape, ', y:', y.shape)
    break
print('小批量数目：', len(train_iter))

输出结果：

X: torch.Size([64, 500]) , y: torch.Size([64])
小批量数目： 391

整合代码

最后，我们将上述步骤封装到load_data_imdb函数中。它返回训练和测试数据迭代器以及IMDb评论数据集的词表。

#@save
def load_data_imdb(batch_size, num_steps=500):
    """返回数据迭代器和IMDb评论数据集的词表"""
    data_dir = d2l.download_extract('aclImdb', 'aclImdb')
    train_data = read_imdb(data_dir, True)
    test_data = read_imdb(data_dir, False)
    train_tokens = d2l.tokenize(train_data[0], token='word')
    test_tokens = d2l.tokenize(test_data[0], token='word')
    vocab = d2l.Vocab(train_tokens, min_freq=5)
    train_features = torch.tensor([d2l.truncate_pad(
        vocab[line], num_steps, vocab['']) for line in train_tokens])
    test_features = torch.tensor([d2l.truncate_pad(
        vocab[line], num_steps, vocab['']) for line in test_tokens])
    train_iter = d2l.load_array((train_features, torch.tensor(train_data[1])),
                                batch_size)
    test_iter = d2l.load_array((test_features, torch.tensor(test_data[1])),
                               batch_size,
                               is_train=False)
    return train_iter, test_iter, vocab

小结

1、情感分析的目的是研究人们在文本中的情感，这是一个文本分类问题，它将可变长度的文本序列进行转换，转换成为固定长度的文本类别。
2、经过预处理后，我们可以使用词表将IMDb评论数据集加载到数据迭代器中。