【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类
前言
任务描述
任务描述：
本示例教程演示如何在IMDB数据集上用GRU网络完成文本分类的任务。
IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。
该数据集的官方地址为： http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
一、环境设置
import paddle
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import paddle.nn as nn
print(paddle.__version__) # 查看当前版本
# cpu/gpu环境选择，在 paddle.set_device() 输入对应运行设备。
device = paddle.set_device('gpu')二、数据准备
- 由于IMDB是NLP领域中常见的数据集，飞桨框架将其内置，路径为 paddle.text.datasets.Imdb。通过 mode 参数可以控制训练集与测试集。
print('loading dataset...')
train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train')
test_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='test')
print('loading finished')- 构建了训练集与测试集后，可以通过 word_idx 获取数据集的词表。在飞桨框架2.0版本中，推荐使用padding的方式来对同一个batch中长度不一的数据进行补齐，所以在字典中，我们还会添加一个特殊的词，用来在后续对batch中较短的句子进行填充。
word_dict = train_dataset.word_idx # 获取数据集的词表
# add a pad token to the dict for later padding the sequence
word_dict['<pad>'] = len(word_dict)
for k in list(word_dict)[:5]:
print("{}:{}".format(k.decode('ASCII'), word_dict[k]))
print("...")
for k in list(word_dict)[-5:]:
print("{}:{}".format(k if isinstance(k, str) else k.decode('ASCII'), word_dict[k]))
print("totally {} words".format(len(word_dict)))输出结果如下图1所示：
(一)、参数设置
- 在这里我们设置一下词表大小，embedding的大小，batch_size，等等
vocab_size = len(word_dict) + 1
print(vocab_size)
emb_size = 256
seq_len = 200
batch_size = 32
epochs = 10
pad_id = word_dict['<pad>']
classes = ['negative', 'positive']
# 生成句子列表
def ids_to_str(ids):
# print(ids)
words = []
for k in ids:
w = list(word_dict)[k]
words.append(w if isinstance(w, str) else w.decode('ASCII'))
return " ".join(words)- 在这里，取出一条数据打印出来看看，可以用 docs 获取数据的list，用 labels 获取数据的label值，打印出来对数据有一个初步的印象。
# 取出来第一条数据看看样子。
sent = train_dataset.docs[0]
label = train_dataset.labels[1]
print('sentence list id is:', sent)
print('sentence label id is:', label)
print('--------------------------')
print('sentence list is: ', ids_to_str(sent))
print('sentence label is: ', classes[label])输出结果如图2所示：
(二)、用padding的方式对齐数据
- 文本数据中，每一句话的长度都是不一样的，为了方便后续的神经网络的计算，常见的处理方式是把数据集中的数据都统一成同样长度的数据。这包括：对于较长的数据进行截断处理，对于较短的数据用特殊的词进行填充。接下来的代码会对数据集中的数据进行这样的处理。
# 读取数据归一化处理
def create_padded_dataset(dataset):
padded_sents = []
labels = []
for batch_id, data in enumerate(dataset):
sent, label = data[0], data[1]
padded_sent = np.concatenate([sent[:seq_len], [pad_id] * (seq_len - len(sent))]).astype('int32')
padded_sents.append(padded_sent)
labels.append(label)
return np.array(padded_sents), np.array(labels)
# 对train、test数据进行实例化
train_sents, train_labels = create_padded_dataset(train_dataset)
test_sents, test_labels = create_padded_dataset(test_dataset)
# 查看数据大小及举例内容
print(train_sents.shape)
print(train_labels.shape)
print(test_sents.shape)
print(test_labels.shape)
for sent in train_sents[:3]:
print(ids_to_str(sent))输出结果如下图3所示：
(三)、用Dataset 与 DataLoader 加载
将前面准备好的训练集与测试集用Dataset 与 DataLoader封装后，完成数据的加载。
class IMDBDataset(paddle.io.Dataset):
'''
继承paddle.io.Dataset类进行封装数据
'''
def __init__(self, sents, labels):
self.sents = sents
self.labels = labels
def __getitem__(self, index):
data = self.sents[index]
label = self.labels[index]
return data, label
def __len__(self):
return len(self.sents)
train_dataset = IMDBDataset(train_sents, train_labels)
test_dataset = IMDBDataset(test_sents, test_labels)
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, return_list=True,
shuffle=True, batch_size=batch_size, drop_last=True)
test_loader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, return_list=True,
shuffle=True, batch_size=batch_size, drop_last=True)三、模型配置
本示例中，我们将会使用一个不考虑词的顺序的GRU的网络，在查找到每个词对应的embedding后，简单的取平均，作为一个句子的表示。然后用Linear进行线性变换。为了防止过拟合，我们还使用了Dropout。
GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很。
因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。
图中的zt和rt分别表示更新门和重置门。
更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，更新门的值越大说明前一时刻的状态信息带入越多。
重置门控制前一状态有多少信息被写入到当前的候选集 h~t 上，重置门越小，前一状态的信息被写入的越少。
import paddle.nn as nn
import paddle
# 定义GRU网络
class MyGRU(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(MyGRU, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, 256)
self.gru = nn.GRU(256, 256, num_layers=2, direction='bidirectional',dropout=0.5)
self.linear = nn.Linear(in_features=256*2, out_features=2)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
def forward(self, inputs):
emb = self.dropout(self.embedding(inputs))
#output形状大小为[batch_size,seq_len,num_directions * hidden_size]
#hidden形状大小为[num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size]
#把前向的hidden与后向的hidden合并在一起
output, hidden = self.gru(emb)
hidden = paddle.concat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), axis = 1)
#hidden形状大小为[batch_size, hidden_size * num_directions]
hidden = self.dropout(hidden)
return self.linear(hidden) 四、模型训练
(一)、可视化定义
def draw_process(title,color,iters,data,label):
plt.title(title, fontsize=24)
plt.xlabel("iter", fontsize=20)
plt.ylabel(label, fontsize=20)
plt.plot(iters, data,color=color,label=label)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()(二)、对模型进行封装
def train(model):
model.train()
opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())
steps = 0
Iters, total_loss, total_acc = [], [], []
for epoch in range(epochs):
for batch_id, data in enumerate(train_loader):
steps += 1
sent = data[0]
label = data[1]
logits = model(sent)
loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(logits, label)
acc = paddle.metric.accuracy(logits, label)
if batch_id % 500 == 0: # 500个epoch输出一次结果
Iters.append(steps)
total_loss.append(loss.numpy()[0])
total_acc.append(acc.numpy()[0])
print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, loss.numpy()))
loss.backward()
opt.step()
opt.clear_grad()
# evaluate model after one epoch
model.eval()
accuracies = []
losses = []
for batch_id, data in enumerate(test_loader):
sent = data[0]
label = data[1]
logits = model(sent)
loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(logits, label)
acc = paddle.metric.accuracy(logits, label)
accuracies.append(acc.numpy())
losses.append(loss.numpy())
avg_acc, avg_loss = np.mean(accuracies), np.mean(losses)
print("[validation] accuracy: {}, loss: {}".format(avg_acc, avg_loss))
model.train()
# 保存模型
paddle.save(model.state_dict(),str(epoch)+"_model_final.pdparams")
# 可视化查看
draw_process("trainning loss","red",Iters,total_loss,"trainning loss")
draw_process("trainning acc","green",Iters,total_acc,"trainning acc")
model = MyGRU()
train(model)
输出结果分别如图4、5、6所示：
五、模型评估
'''
模型评估
'''
model_state_dict = paddle.load('6_model_final.pdparams') # 导入模型
model = MyGRU()
model.set_state_dict(model_state_dict)
model.eval()
accuracies = []
losses = []
for batch_id, data in enumerate(test_loader):
sent = data[0]
label = data[1]
logits = model(sent)
loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(logits, label)
acc = paddle.metric.accuracy(logits, label)
accuracies.append(acc.numpy())
losses.append(loss.numpy())
avg_acc, avg_loss = np.mean(accuracies), np.mean(losses)
print("[validation] accuracy: {}, loss: {}".format(avg_acc, avg_loss))输出结果如下图7所示：
六、模型预测
def ids_to_str(ids):
words = []
for k in ids:
w = list(word_dict)[k]
words.append(w if isinstance(w, str) else w.decode('ASCII'))
return " ".join(words)
label_map = {0:"negative", 1:"positive"}
# 导入模型
model_state_dict = paddle.load('6_model_final.pdparams')
model = MyGRU()
model.set_state_dict(model_state_dict)
model.eval()
for batch_id, data in enumerate(test_loader):
sent = data[0]
results = model(sent)
predictions = []
for probs in results:
# 映射分类label
idx = np.argmax(probs)
labels = label_map[idx]
predictions.append(labels)
for i,pre in enumerate(predictions):
print(' 数据: {} \n 情感: {}'.format(ids_to_str(sent[0]), pre))
break
break输出结果如下图8所示：
总结
本系列文章内容为根据清华社出版的《机器学习实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞桨开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！
最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：
【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】
