目录

一、设计方案概述

二、具体实现

三、结果及分析 

四、总结

一、设计方案概述

主要网络模型设计：

设计所使用网络模型为TextCNN,由于其本身就适用于短中句子，在标题分类这一方面应该能发挥其优势。

TextCNN是Yoon Kim在2014年提出的模型，开创了用CNN编码n-gram特征的先河

图1-1

模型结构如图，图像中的卷积都是二维的，而TextCNN则使用「一维卷积」，即filter_size * embedding_dim，有一个维度和embedding相等。这样就能抽取filter_size个gram的信息。以1个样本为例，整体的前向逻辑是：

对词进行embedding，得到[seq_length, embedding_dim]

用N个卷积核，得到N个seq_length-filter_size+1长度的一维feature map

对feature map进行max-pooling（因为是时间维度的，也称max-over-time pooling），得到N个1x1的数值，拼接成一个N维向量，作为文本的句子表示

将N维向量压缩到类目个数的维度，过Softmax

网络结构图：

图1-2

在TextCNN的实践中，有很多地方可以优化。

Filter尺寸：这个参数决定了抽取n-gram特征的长度，这个参数主要跟数据有关，平均长度在50以内的话，用10以下就可以了，否则可以长一些。在调参时可以先用一个尺寸grid search，找到一个最优尺寸，然后尝试最优尺寸和附近尺寸的组合

Filter个数：这个参数会影响最终特征的维度，维度太大的话训练速度就会变慢。使用100-600之间即可

CNN的激活函数：选择Identity、ReLU、tanh

正则化：指对CNN参数的正则化，可以使用dropout或L2，但能起的作用很小，可以试下小的dropout率(<0.5)，L2限制大一点

Pooling方法：根据情况选择mean、max、k-max pooling，大部分时候max表现就很好，因为分类任务对细粒度语义的要求不高，只抓住最大特征就好了。

Embedding表：中文选择char或word级别的输入，也可以两种都用，会提升些效果。如果训练数据充足（10w+），也可以从头训练

蒸馏BERT的logits，利用领域内无监督数据。

加深全连接：加到3、4层左右效果会更好。

TextCNN是很适合中短文本场景的强baseline，但不太适合长文本，因为卷积核尺寸通常不会设很大，无法捕获长距离特征。同时max-pooling也存在局限，会丢掉一些有用特征。

简单流程图：

图1-3

二、具体实现

完整代码：

import os
from multiprocessing import cpu_count
import numpy as np
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import matplotlib.pyplot as plt
paddle.enable_static()
data_root_path='./data/'#创建数据集
def create_data_list(data_root_path):with open(data_root_path + 'test_list.txt', 'w') as f:passwith open(data_root_path + 'train_list.txt', 'w') as f:passwith open(os.path.join(data_root_path, 'dict_txt.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f_data:dict_txt = eval(f_data.readlines()[0])with open(os.path.join(data_root_path, 'data/Train.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f_data:lines = f_data.readlines()i = 0for line in lines:title = line.split('\t')[-1].replace('\n', '')l = line.split('\t')[0]labs = ""if i % 10 == 0:with open(os.path.join(data_root_path, 'test_list.txt'), 'a', encoding='utf-8') as f_test:for s in title:lab = str(dict_txt[s])labs = labs + lab + ','labs = labs[:-1]labs = labs + '\t' + l + '\n'f_test.write(labs)else:with open(os.path.join(data_root_path, 'train_list.txt'), 'a', encoding='utf-8') as f_train:for s in title:lab = str(dict_txt[s])labs = labs + lab + ','labs = labs[:-1]labs = labs + '\t' + l + '\n'f_train.write(labs)i += 1print("数据列表生成完成！")#把下载得数据生成一个字典
def create_dict(data_path, dict_path):dict_set = set()# 统计有多少种类别，分别对应的id,并显示出来以供后面的预测应用id_and_className = {}# 读取已经下载得数据with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:lines = f.readlines()# 把数据生成一个元组for line in lines:lineList = line.split('\t')title = lineList[-1].replace('\n', '')classId = lineList[0]if classId not in id_and_className.keys():id_and_className[classId] = lineList[1]for s in title:dict_set.add(s)# 把元组转换成字典，一个字对应一个数字dict_list = []i = 0for s in dict_set:dict_list.append([s, i])i += 1# 添加未知字符dict_txt = dict(dict_list)end_dict = {"<unk>": i}dict_txt.update(end_dict)# 把这些字典保存到本地中with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(str(dict_txt))print("数据字典生成完成！")print('类Id及其类别名称:', id_and_className)
# 获取字典的长度
def get_dict_len(dict_path):with open(dict_path, 'r', encoding='utf-8') as f:line = eval(f.readlines()[0])return len(line.keys())
def data_mapper(sample):data, label = sampledataList=[]for e in data.split(','):if e=='':print('meet blank')else:dataList.append(np.int64(e))return dataList, int(label)# 创建数据读取器train_reader
def train_reader(train_list_path):def reader():with open(train_list_path, 'r') as f:lines = f.readlines()# 打乱数据np.random.shuffle(lines)# 开始获取每张图像和标签for line in lines:data, label = line.split('\t')yield data, labelreturn paddle.reader.xmap_readers(data_mapper, reader, cpu_count(), 1024)
#  创建数据读取器test_reader
def test_reader(test_list_path):def reader():with open(test_list_path, 'r') as f:lines = f.readlines()for line in lines:data, label = line.split('\t')yield data, labelreturn paddle.reader.xmap_readers(data_mapper, reader, cpu_count(), 1024)#   网络定义
def CNN_net(data, dict_dim, class_dim=14, emb_dim=128, hid_dim=128, hid_dim2=98):emb = fluid.layers.embedding(input=data,size=[dict_dim, emb_dim])conv_1 = fluid.nets.sequence_conv_pool(input=emb,num_filters=hid_dim,filter_size=3,act="tanh",pool_type="max")conv_2 = fluid.nets.sequence_conv_pool(input=emb,num_filters=hid_dim,filter_size=4,act="tanh",pool_type="max")conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool(input=emb,num_filters=hid_dim2,filter_size=4,act="tanh",pool_type="max")fc1 = fluid.layers.fc(input=[conv_1, conv_2,conv_3], size=128, act='softmax')bn = fluid.layers.batch_norm(input=fc1, act='relu')fc2 = fluid.layers.fc(input= bn, size=64, act='softmax')bn1 = fluid.layers.batch_norm(input=fc2, act='relu')fc3 = fluid.layers.fc(input= bn1, size=class_dim, act='softmax')return fc3# 定义绘制训练过程的损失值和准确率变化趋势的方法draw_train_process
all_train_iter=0
all_train_iters=[]
all_train_costs=[]
all_train_accs=[]
def draw_train_process(title,iters,costs,accs,label_cost,lable_acc):plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("iter", fontsize=20)plt.ylabel("cost/acc", fontsize=20)plt.plot(iters, costs,color='red',label=label_cost)plt.plot(iters, accs,color='green',label=lable_acc)plt.legend()plt.grid()plt.show()# 把生产的数据列表都放在自己的总类别文件夹中
data_path = os.path.join(data_root_path, 'data/Train.txt')
dict_path = os.path.join(data_root_path, "dict_txt.txt")
# 创建数据字典
create_dict(data_path, dict_path)
# 创建数据列表
create_data_list(data_root_path)words = fluid.layers.data(name='words', shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
# 获取数据字典长度
dict_dim = get_dict_len('data/dict_txt.txt')
# 获取卷积神经网络
# 获取分类器
model = CNN_net(words, dict_dim)
# 获取损失函数和准确率
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=model, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
acc = fluid.layers.accuracy(input=model, label=label)# 获取预测程序
test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)
# 定义优化方法
optimizer = fluid.optimizer.AdagradOptimizer(learning_rate=0.002)
opt = optimizer.minimize(avg_cost)# 创建一个执行器，CPU训练速度比较慢
# 定义使用CPU还是GPU，使用CPU时use_cuda = False,使用GPU时use_cuda = True
use_cuda =  False
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
#place = fluid.CPUPlace()
#place = fluid.CUDAPlace(0)
exe = fluid.Executor(place)
# 进行参数初始化
exe.run(fluid.default_startup_program())
train_reader = paddle.batch(reader=train_reader('./data/train_list.txt'), batch_size=128)
test_reader = paddle.batch(reader=test_reader('./data/test_list.txt'), batch_size=128)
feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[words, label])EPOCH_NUM=5
model_save_dir = './infer_model/'
# 开始训练for pass_id in range(EPOCH_NUM):# 进行训练for batch_id, data in enumerate(train_reader()):train_cost, train_acc = exe.run(program=fluid.default_main_program(),feed=feeder.feed(data),fetch_list=[avg_cost, acc])all_train_iter = all_train_iter + 100all_train_iters.append(all_train_iter)all_train_costs.append(train_cost[0])all_train_accs.append(train_acc[0])if batch_id % 100 == 0:print('Train Pass:%d, Batch:%d, Cost:%0.5f, Acc:%0.5f' % (pass_id, batch_id, train_cost[0], train_acc[0]))# 进行测试test_costs = []test_accs = []for batch_id, data in enumerate(test_reader()):test_cost, test_acc = exe.run(program=test_program,feed=feeder.feed(data),fetch_list=[avg_cost, acc])test_costs.append(test_cost[0])test_accs.append(test_acc[0])# 计算平均预测损失在和准确率test_cost = (sum(test_costs) / len(test_costs))test_acc = (sum(test_accs) / len(test_accs))print('Test:%d, Cost:%0.5f, ACC:%0.5f' % (pass_id, test_cost, test_acc))if not os.path.exists(model_save_dir):os.makedirs(model_save_dir)
fluid.io.save_inference_model(model_save_dir,feeded_var_names=[words.name],target_vars=[model],executor=exe)
print('训练模型保存完成！')
draw_train_process("training", all_train_iters, all_train_costs, all_train_accs, "trainning cost", "trainning acc")

说明：本次网络仿照TextCNN样式设计，相关参数可自行调试选出最优数值，预测模块已被删除，训练集的选择是经处理的训练集

训练集地址：中文新闻文本标题分类 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

三、结果及分析 

5轮训练：

图2-1

图2-2

图2-3

图2-4

图2-5

图2-6

图2-7

分析：从数值变化上来看，从0到0.9所花的训练较少，趋向很快，由于数据集为THUCNews(740000多条数据)新闻标题，作为输入数据的它并没有图片大，所以CNN网络处理的速度一般较快，cpu运行所用时间约1.5-2.5个小时，改用GPU的话速度应该会更快。测试的数值呈线性，并没有发现随着训练的增加而出现数值下降倾向。

从图像（图2-7）上看，一目了然，随着训练量的增加，准确率上升、误差减少，趋向稳定后，准确率在0.9之间波动，而误差（损失值）0.1-0.4之间波动。

四、总结

处理NLP任务首先需要选择合适的网络模型，比如TextCNN、TextRNN、LSTM、GRU、BiLSTM、RCNN、EntNet等等。当然，有些NLP任务也可以用机器学习方法去解决，至于哪种任务用哪种方法，需要根据实际情况去选择。解决一个NLP的任务可能有多种方案，但是哪一个方案更合适需要我们不断地去分析尝试。比如，二次文本分类，可以尝试着去组合多种网络，以求达到最优效果。确定NLP任务后，首先需要对数据进行分析，任务具体是干什么需要什么功能，并且要深入地分析理解数据，知道数据的含义，这样可以帮助制定解决方案，同时也有利于进行数据预处理。数据要采取什么样的处理方式，需要对数据进行深入地分析后才能知道。确定好处理方式后，预处理数据。这一步和前面的数据分析关系很强，很多预处理操作都是基于对数据的分析而来，一般对文本预处理包含分词、去除停用词、训练词向量、文本序列化等等，当然，对于有的任务还包含同义词替换、训练词权重等等。再接着就是搭建模型，具体使用什么模型得根据具体任务来定。最后就是优化模型，常用的操作有调参、更改网络结构、针对评价指标优化等等。

参考：文本分类算法总结 - 知乎 (zhihu.com)