萬林浩

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

此處使用亞馬遜評論數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包含3.6M的文本評論內(nèi)容及其標(biāo)簽，數(shù)據(jù)格式分為Review和Label（取值為Label1與Label2）兩部分，即為二分類文本。其Github來源為：https：//gist.github.com/kunalj101/ad1d9c58d338e20d09ff26bcc06c4235。

模型理論

模型選取

此處選取Text CNN模型作為深度學(xué)習(xí)模型，傳統(tǒng)的CNN算法通常應(yīng)用于CV領(lǐng)域，尤其是計算機(jī)視覺方向的工作。Yoon Kim在2014年 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 論文中提出Text CNN（利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進(jìn)行分類的算法），進(jìn)而人們在文本分類時也運(yùn)用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一算法，為了能夠更好的獲得局部相關(guān)性，CNN利用多個不同的kernel提取數(shù)據(jù)集文本中的關(guān)鍵信息。

與圖像當(dāng)中CNN的網(wǎng)絡(luò)相比，Text CNN 最大的不同便是在輸入數(shù)據(jù)的不同，圖像是二維數(shù)據(jù)，圖像的卷積核是從左到右，從上到下進(jìn)行滑動來進(jìn)行特征抽取。

而自然語言是一維數(shù)據(jù)， 因此對詞向量做從左到右滑動來進(jìn)行卷積沒有意義。（如： “今天”對應(yīng)的向量[0， 0， 0， 0， 1]， 按窗口大小為 1* 2 從左到右滑動得到[0，0]， [0，0]， [0，0]， [0， 1]這四個向量， 對應(yīng)的都是“今天”這個詞匯，這種滑動沒有幫助。）

模型原理

如圖1所示，Text CNN的核心思想是抓取文本的局部特征：首先通過不同尺寸的卷積核來提取文本的N-gram信息，其次由最大池化層來篩選每個卷積操作所提取的最關(guān)鍵信息，經(jīng)過拼接后在全連接層中進(jìn)行特征組合，最后通過多分類損失函數(shù)來訓(xùn)練模型。

圖2即為CNN在文本分類中的應(yīng)用流程，假設(shè)對當(dāng)前數(shù)據(jù)集要實(shí)施文本分析，句子中所有單詞都是由N維詞矢量所構(gòu)成的，也就是說輸入矩陣大小都是m*n，這里的m是指句子寬度。如果CNN要對輸入樣本實(shí)施卷積運(yùn)算，針對文字信息，filter將不再側(cè)向滑移，而僅僅向下移動，類似于n-gram在提取數(shù)字和單詞之間的局部關(guān)聯(lián)時。圖中共有三個策略，依次是二，3，4，每種步長上都有兩種filter。在各種詞窗上使用各種filter，最后獲得了六個卷積后的詞向量。接著，對每一矢量執(zhí)行最大化池化操作并拼接所有池化值，以獲取單個句子的特征后，將此矢量傳送到分類器上執(zhí)行分組，從而實(shí)現(xiàn)了整個過程。

Text CNN模型的組成部分如下：

（1）輸入：自然語言輸入為一句話，例如：wait for the video and don’t rent it。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先將一句話拆分為多個詞，例如將該句話分為9個詞語，分別為：wait， for， the， video， and， don’t， rent， it，接著將詞語轉(zhuǎn)換為數(shù)字，代表該詞在詞典中的詞索引。

（3）嵌入層： 通過word2vec或者GLOV 等embedding方法，把各個詞成對反映到某個低維空間中，實(shí)質(zhì)上就是特征提取器，可以在特定層次中編碼語義層次特性。例如用長度為6的一維向量來表示每個詞語（即詞向量的維度為6），wait可以表示為[1，0，0，0，0，0，0]，以此類推，這句話就可以用9*6的二維向量表示。

（4）卷積層：和一般圖像處理的卷積計算核有所不同的是，所有通過詞矢量表示的文字都是一維數(shù)據(jù)，所以在Text中CNN詞卷積用的就是一維卷積。Text CNN卷積核的長寬與詞矢量的角度相等，高度可以自行設(shè)置。以將卷積核的大小設(shè)置為[2，3]為例，由于設(shè)置了2個卷積核，所以將會得到兩個向量，得到的向量大小分別為T1：8*1和T2：7*1，向量大小計算過程分別為（9-2-1）=8，（9-3-1）=7，即（詞的長度-卷積核大小-1）。

（5）池化層：通過不同高度的卷積核卷積之后，輸出的向量維度不同，采用1-Max-pooling將每個特征向量池化成一個值，即抽取每個特征向量的最大值表示該特征。池化完成后還需要將每個值拼接起來，得到池化層最終的特征向量，因此該句話的池化結(jié)果就為2*1。

（6）平坦層和全連接層：與CNN模型一樣，先對輸出池化層輸出進(jìn)行平坦化，再輸入全連接層。為了防止過擬合，在輸出層之前加上dropout防止過擬合，輸出結(jié)果就為預(yù)測的文本種類。

模型建立

Word Embedding 分詞構(gòu)建詞向量

模型的第一層為Embedding層，預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入可以利用其他語料庫得到更多的先驗知識，經(jīng)過模型訓(xùn)練后能夠抓住與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)的文本特征。

Text CNN 首先將 “今天天氣很好，出來玩”分詞成“今天/天氣/很好/， /出來/玩”， 通過Word2vec的embedding 方式將每個詞成映射成一個5維（維數(shù)可以自己指定）詞向量， 如 “今天” -> [0，0，0，0，1]， “天氣” ->[0，0，0，1，0]， “很好” ->[0，0，1，0，0]等等。見圖3。

這樣做的好處主要是將自然語言數(shù)值化，方便后續(xù)的處理。從這里也可以看出不同的映射方式對最后的結(jié)果是會產(chǎn)生巨大的影響， 在構(gòu)建完詞向量后，將所有的詞向量拼接起來構(gòu)成一個6*5的二維矩陣，作為最初的輸入。

Convolution 卷積

第二層為卷積層，在CV中常見的卷積尺寸通常是正方形，而本文的卷積形式與之不同，本文的卷積寬度等于文本Embedding后的維度，保持不變，因為每個詞或字相當(dāng)于一個最小的單元，不可進(jìn)一步分割。而卷積核的高度可以自定義，在向下滑動的過程中，通過定義不同的窗口來提取不同的特征向量。見圖4。

feature_map 也就是經(jīng)過卷積后的數(shù)據(jù)，利用卷積方法可以把輸入的6*5矩陣映射為一個3*1的矩陣，由于這種映射過程與特征提取的結(jié)果很類似，因此人們便把最后的輸出稱作feature map。一般來說在卷積之后會跟一個激活函數(shù)，在這里為了簡化說明需要，我們將激活函數(shù)設(shè)置為f（x） = x

Channel 卷積核

在CNN 中常常會提到一個詞channel， 圖5 中Channel1與Channel2便構(gòu)成了兩個Channel，統(tǒng)稱為卷積核， 從圖中可觀察到，Channel 不必嚴(yán)格一致， 每個4*5 矩陣與輸入矩陣做一次卷積操作得到一個feature map。

Max-pooling 池化層

最大特性池化層，即是在從各個滑動窗口所生成的特性矢量中過濾出一些較大的特性，而后再把它們特性拼接在一起形成矢量表達(dá)式。我們也能夠使用K-Max池化（選出各個特性矢量中較大的K個特點(diǎn)），或者說平均值池化（將特性矢量中的每一維取平均數(shù)）等，所達(dá)成的成效一般都是把不同長度的語句，經(jīng)過池化就能得出某個定長的特性矢量代表。在短文本劃分場景中，每一條文本里都會有若干對類型來說無用的信息，而最大平均值池化方法就能夠突出最主要的關(guān)鍵詞，以幫助模型更容易找出相應(yīng)的文章類目。見圖6。

Softmax k分類

Pooling的結(jié)果拼接出來，再輸入到Softmax中，可以得出不同類型的概率。在練習(xí)流程中，此時會通過預(yù)計label與實(shí)際label來估算損失函數(shù)， 計算出softmax 函數(shù)，max-pooling 函數(shù)， 激活函數(shù)以及卷積核函數(shù)當(dāng)中參數(shù)需要更新的梯度， 并依次更新函數(shù)中的參數(shù)，完成一輪訓(xùn)練。若是預(yù)測的過程，Text CNN的流程在此結(jié)束。見圖7。

模型驗證及評估

模型驗證

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先讀取數(shù)據(jù)，通過觀察數(shù)據(jù)集label標(biāo)簽（其取值為label1與label2），將其替換為0-1分類變量，其結(jié)果如圖8所示。

（2）訓(xùn)練集、測試集劃分

首先通過分詞函數(shù)將句子劃分為向量，之后通過Tokenizer函數(shù)將單個詞轉(zhuǎn)化為正整數(shù)。此時單個句子便變?yōu)榱擞蓴?shù)字組成的向量。最后，再將進(jìn)行預(yù)處理后的數(shù)據(jù)結(jié)果集中進(jìn)行劃分為練習(xí)集與試驗集，其比例約為7：3。其訓(xùn)練集數(shù)據(jù)格式如圖9所示。

（3）模型訓(xùn)練及驗證

將數(shù)據(jù)預(yù)處理后，即開始構(gòu)建Text CNN模型的各個組成部分，將label進(jìn)行熱編碼處理以便于計算，為獲得較好的訓(xùn)練結(jié)果，將epochs參數(shù)設(shè)定為15，進(jìn)行多次訓(xùn)練。其訓(xùn)練輸出結(jié)果如圖10所示。

此處選取Loss損失函數(shù)及預(yù)測準(zhǔn)確率Accuracy對模型進(jìn)行評估，通過建模、訓(xùn)練以及最后在測試集上進(jìn)行驗證，得到如表1的Loss以及Accuracy。

模型評估

模型優(yōu)點(diǎn)

（1）Text CNN模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，在CNN模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)后，依舊具有較為簡單的結(jié)構(gòu)，相比于CNN并沒有明顯的復(fù)雜度提升。

（2）由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡化使得參數(shù)種類較小，運(yùn)算量小，訓(xùn)練速率較快，并且有較強(qiáng)的可推廣性。

模型缺點(diǎn)

由于模式可理解型不強(qiáng)，在調(diào)優(yōu)建模過程的同時，很難按照訓(xùn)練的效果去有效的調(diào)節(jié)其中的特性，同時由于在TextCNN中缺乏對特性重要程度的定義，從而很難去評價各種特性的意義并加以比較。

總結(jié)

本文通過建立Text CNN模型，對亞馬遜評論數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分類實(shí)戰(zhàn)。在實(shí)際操作中，首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)集進(jìn)行了清洗以及分詞劃分，之后通過Keras構(gòu)建了Text CNN模型的各個部分，如Embedding、Convolution、Max Polling、以及Softmax。最后進(jìn)行調(diào)參以及模型驗證評估，得到了評估準(zhǔn)確率較高的模型以及參數(shù)設(shè)定組合，通過Loss與Accuracy指標(biāo)的評估，本文建立的Text CNN模型具有較好的性能。