论文：Text Understanding from Scratch
作者：Xiang Zhang，Yann LeCun
时间：2016
In this article we show that text understanding can be handled by a deep learning system without artificially embedding knowledge about words, phrases, sentences or any other syntactic or semantic structures associated with a language.
这篇论文展示了文本理解可以通过深度学习系统来处理，而不需要人工嵌入关于单词、短语、句子或任何其他与一种语言相关的句法或语义结构的知识。
一、完整代码
为了方便直接使用，这里直接展示完整代码：
import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd s = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789,;.!?:’"/\|_@#$%ˆ&*˜‘+-=<>()[]{}' vocabulary = list(s) text_vectorizer = tf.keras.layers.TextVectorization(output_mode="int", vocabulary=vocabulary, split='character', output_sequence_length=500) x_train = [ 'i do"t think you will win', 'you are so bad', 'you are unbelievable', 'its taste is not good', 'good', 'so funny', 'i"m so glad to hear that' ] x_train = text_vectorizer(x_train).numpy() y_train = np.array([0,0,0,0,1,1,1]) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=500), tf.keras.layers.Embedding(text_vectorizer.vocabulary_size(), 500), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=7, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3,data_format='channels_first'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=7, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3,data_format='channels_first'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3,data_format='channels_first'), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'), ]) model.compile( loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'], optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) ) history = model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=100, verbose=2) pd.DataFrame(history.history).plot()
二、论文解读
在本节中，我们将介绍对文本理解的convnet的设计。该设计是模块化的，其中梯度是通过反向传播获得的来执行优化。
2.1 关键模块
两个模型非常经典，自行了解不多介绍，只贴一下论文解释：
Convolution 1-D （一维卷积）
Max pooling 1-D （一维最大池化）
2.2 字符量化
文本其实就是一串字符，我们理解文本就是依据不同的字符组成的词来进行理解，从论文标题text understanding from scratch可以看出处理方法与我们一般方法不同，论文是直接根据字符串序列来理解文本的；
论文的模型接受一系列编码的字符作为输入。编码是通过为输入语言指定一个大小为 m m m的字典完成的，然后使用独热编码来量化每个字符。然后，将该字符序列转换为一个固定长度为 l l l的 m m m个大小的向量序列。字符串中任何长度超过 l l l的字符都将被忽略，而任何不在字母表中的字符，包括空白字符，都将被量化为全零向量。字符量化顺序是向后的，因此对字符的最新读取总是放置在输出的开始点附近，这使得完全连接的层很容易将权重与最新读取关联起来；
论文中的字典大小为70，其中包括26个英语字母、10位数字、新行和33个其他字符；如下所示：
这里量化后我们得到类似于下图的结果：
字符串量化之后我们得到一个大小为 l ∗ m l*m l∗m的矩阵，多个字符串的话就是 B ∗ l ∗ m B*l*m B∗l∗m，接下来进行模型结构；
2.3 模型结构
论文中展示的模型结构如下所示，但是这里并不直观；
模型流程大概是这样：先把Some Text进行量化，得到一个one-hot矩阵，矩阵大小为 B ∗ l ∗ m B*l*m B∗l∗m，然后把one-hot矩阵使用Embedding进行嵌入，相当于乘一个 m ∗ d m*d m∗d矩阵，得到矩阵大小为 B ∗ l ∗ d B*l*d B∗l∗d，紧接着跟6个1维卷积和1维最大池化，然后平铺后进行三次全连接，在每两层全连接中掺插dropout层；最后的一次全连接取决于需要做的任务；
论文中设置了一个大模型和一个小模型，模型参数设置如下：
1维卷积和1维最大池化：
全连接：
这里模型的构造就完毕了；
2.4 数据增强
许多研究者发现，适当的数据增强技术对于控制深度学习模型的泛化误差是有用的。当我们能够找到模型应该具有的适当的不变性属性时，这些技术通常工作得很好。就文本而言，像在图像或语音识别中那样使用信号转换来增加数据是不合理的，因为字符的确切顺序可能会形成严格的句法和语义意义。因此做数据增强的最好方法是使用人类重组句子，但这是不现实的和昂贵的，因为在我们的数据集中有大量的样本。因此，对我们来说，数据扩充中最自然的选择是用它们的同义词替换单词或短语。即使用同义词典增强数据；
三、过程实现
3.1 导包
这里用到的包有tensorflow，numpy，pandas；
import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd
3.2 数据准备和字符量化
这里可以直接使用tensorflow中的TextVectorization函数进行处理：
s = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789,;.!?:’"/\|_@#$%ˆ&*˜‘+-=<>()[]{}' vocabulary = list(s) # 这里的500表示的是最大长度即上文分析的l text_vectorizer = tf.keras.layers.TextVectorization(output_mode="int", vocabulary=vocabulary, split='character', output_sequence_length=500) # 得到vocabulary的大小 text_vectorizer.vocabulary_size() x_train = [ 'i do"t think you will win', 'you are so bad', 'you are unbelievable', 'its taste is not good', 'good', 'so funny', 'i"m so glad to hear that' ] x_train = text_vectorizer(x_train).numpy() # 得到 x_train 为 # array([[10, 1, 5, ..., 0, 0, 0], # [26, 16, 22, ..., 0, 0, 0], # [26, 16, 22, ..., 0, 0, 0], # ..., # [ 8, 16, 16, ..., 0, 0, 0], # [20, 16, 1, ..., 0, 0, 0], # [10, 14, 1, ..., 0, 0, 0]], dtype=int64) # 准备一下y_train y_train = np.array([0,0,0,0,1,1,1])
3.3 模型建立
这里我们根据上文的参数建立一个小模型，代码如下：
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=500), tf.keras.layers.Embedding(text_vectorizer.vocabulary_size(), 500), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=7, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3,data_format='channels_first'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=7, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3,data_format='channels_first'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3,data_format='channels_first'), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'), ]) model.compile( loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'], optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) ) # 开始训练 history = model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=100, verbose=2)
3.4 训练结果
训练结果如下图所示：
pd.DataFrame(history.history).plot()
四、整体总结
没什么好总结的；
