介绍
文本分类是一种监督机器学习方法，用于将句子或文本文档归类为一个或多个已定义好的类别。它是一个被广泛应用的自然语言处理方法，在垃圾邮件过滤、情感分析、新闻稿件分类以及与许多其它业务相关的问题中发挥着重要作用。
目前绝大多数最先进的方法都依赖于一种被称为文本嵌入的技术。它将文本转换成高维空间中的数值表示方式。它可以将文档、语句、单词、字符（取决于我们所嵌入的形式）表示为这个高维空间中的一个向量。
Flair之所以对NLP来说是一个令人兴奋的消息，是因为Zalando Research最近发表的一篇论文《Contextual String Embeddings for Sequence Labelling（用于序列标注的上下文相关字符串的嵌入）》，其中涵盖了一种始终优于以前最先进方案的方法。该算法在Flair中得到了完整的支持和实现，可以用来构建文本分类器。
1、准备
安装Flair需要Python 3.6，如果你还没有，请点击这里查看安装向导。然后执行pip命令安装即可:
pip install flair上面的命令将安装运行Flair所需的所有依赖包，当然也包括了PyTorch。
2、使用一个预训练的分类模型
最新的0.4版本包含了两个预训练的模型，还有一个基于IMDB数据集上训练的情感分析模型和“攻击性语言检测”模型（当前仅支持德语）。
使用、下载和存储模型都被整合到了一个单一的方法中，这使得使用预训练模型的整个过程都非常简单。
要使用情感分析模型，只需执行以下代码片段：
fromflair.models import TextClassifier
from flair.data import Sentence
classifier = TextClassifier.load('en-sentiment')
sentence = Sentence('Flair is pretty neat!')
classifier.predict(sentence)
# print sentence with predicted labels
print('Sentence above is: ', sentence.labels)当第一次运行时，Flair将下载情感分析模型，默认情况下将其存储到home目录下的.flair子目录中，这大概得需要几分钟。
上面的代码首先加载必需的库，然后将情感分析模型加载到内存中（必要时先进行下载），接下来可以预测句子“Flair is pretty neat！”的情感数值，按0到1的区间赋值。最后命令的输出结果是：
The sentence above is: [Positive (1.0)]就是这么简单！例如，现在你可以将上述代码合并在一个REST API中，并提供一个与Google的云自然语言API的情感分析类似的服务，当在有大量请求的生产环境中使用时，这种分析的成本将会非常的高。
3、训练一个自定义文本分类器
要训练一个自定义的文本分类器，我们首先需要一个标注过的数据集。Flair的分类数据集格式基于Facebook的FastText格式。格式要求在每行的开头定义一个或多个标签，以前缀__label__开头。格式如下:
__label__<class_1><text>
__label__<class_2><text>
在本文中，我们将利用Kaggle的Spam Detection数据集通过Flair构建一个垃圾/非垃圾的分类器。这个数据集比较适合我们的学习任务，因为它足够小，并且仅包含5572行的数据，可以在一个CPU上只花几分钟就可以完成一个模型的训练。
来自数据集中的标记为spam（垃圾邮件）或ham（非垃圾邮件）的SMS信息
3.1 预处理-构建数据集
我们首先从Kaggle上的这个链接下载数据集来获得spam.csv文件。然后，在与数据集相同的目录中，我们运行下面的预处理代码片段，该代码将执行一些预处理，并将数据集拆分为训练集、开发集和测试集三个部分。
确保安装了Pandas。如果还没有，请先运行命令：
pip install pandas
import pandas as pd
data = pd.read_csv("./spam.csv", encoding='latin-1').sample(frac=1).drop_duplicates()
data = data[['v1', 'v2']].rename(columns={"v1":"label", "v2":"text"})
data['label'] = '__label__' + data['label'].astype(str)
data.iloc[0:int(len(data)*0.8)].to_csv('train.csv', sep='\t', index = False, header = False)
data.iloc[int(len(data)*0.8):int(len(data)*0.9)].to_csv('test.csv', sep='\t', index = False, header = False)
data.iloc[int(len(data)*0.9):].to_csv('dev.csv', sep='\t', index = False, header = False);上面的代码将从数据集中删除一些重复数据，并对其进行无序处理（随机化行），并按照80/10/10的比例将数据拆分为训练集、开发集和测试集。
如果运行成功，你将会得到FastText格式的三个数据文件：train.csv、test.csv和dev.csv，它们可以与Flair一起使用。
3.2 训练自定义文本分类模型
请在生成数据集的目录中运行以下代码片段用以训练模型：
fromflair.data_fetcher import NLPTaskDataFetcher
from flair.embeddings import WordEmbeddings, FlairEmbeddings, DocumentLSTMEmbeddings
from flair.models import TextClassifier
from flair.trainers import ModelTrainer
from pathlib import Path
corpus = NLPTaskDataFetcher.load_classification_corpus(Path('./'), test_file='test.csv', dev_file='dev.csv', train_file='train.csv')
word_embeddings = [WordEmbeddings('glove'), FlairEmbeddings('news-forward-fast'), FlairEmbeddings('news-backward-fast')]
document_embeddings = DocumentLSTMEmbeddings(word_embeddings, hidden_size=512, reproject_words=True, reproject_words_dimension=256)
classifier = TextClassifier(document_embeddings, label_dictionary=corpus.make_label_dictionary(), multi_label=False)
trainer = ModelTrainer(classifier, corpus)
trainer.train('./', max_epochs=10)第一次运行上述代码时，Flair将会自动下载需要的所有嵌入模型，这可能需要几分钟，然后接下来的整个培训过程还需要大约5分钟。
程序首先将所需的库和数据集加载到一个corpus对象中。
接下来，我们创建一个嵌入列表，包含两个Flair上下文的字符串嵌入和一个GloVe单词嵌入。然后将此列表作为文档嵌入对象的输入。堆叠和文档嵌入是Flair中最有趣的概念之一，提供了将不同的嵌入整合在一起的方法。你可以同时使用传统的单词嵌入（如GloVe, word2vec, ELMo）和Flair上下文的字符串嵌入。在上面的例子中，我们使用了一种基于LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的方法，将单词和上下文的字符串嵌入结合起来以生成文档嵌入。想要了解更多，请点击这里。
最后，上述代码进行模型训练并生成了final-model.pt和best-model.pt两个文件，它们表示我们存储的训练模型。
3.3 用训练过的模型进行预测
我们现在可以从同一目录通过运行以下代码，使用导出的模型来生成预测结果：
fromflair.models import TextClassifier
from flair.data import Sentence
classifier = TextClassifier.load_from_file('./best-model.pt')
sentence = Sentence('Hi. Yes mum, I will...')
classifier.predict(sentence)
print(sentence.labels)这段代码会输出“[ham（1.0）]”，这意味着该模型100%确定我们的示例消息不是垃圾邮件。
与其它框架相比表现如何？
与Facebook的FastText甚至谷歌的AutoML自然语言平台不同，使用Flair进行文本分类仍然是一项底层的工作。我们可以通过设置诸如学习率、批量大小、退火因子（anneal factor）、损失函数、优化选择等参数来完全控制文本嵌入和训练的方式…为了获得最佳表现，需要调整这些超参数。Flair为我们提供了一个有名的超参数调优库Hyperopt的封装器，我们可以使用它来对超参数进行调优以获得最佳的性能。
在本文中，为了简单起见，我们使用了默认的超参数。在大多数默认参数下，我们的Flair模型在10个训练周期后获得了0.973的f1-score。
为了进行对比，我们使用FastText和AutoML自然语言平台训练了一个文本分类模型。首先我们使用默认参数运行FastText，并获得了0.883的f1-score，这意味着模型在很大程度上优于FastText。然而，FastText只需要几秒钟的训练时间，而我们训练的Flair模型则需要5分钟。
我们将结果与在谷歌的AutoML自然语言平台上获得的结果进行了比较。平台首先需要20分钟来解析数据集。之后，我们开始了训练过程，这几乎花了3个小时完成，但却获得了99.211的f1-score——这比我们自己训练的模型稍微好一点。
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《GANs as a loss function》
译者：Mags，审校：袁虎。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
