NLP-Model

Learn and demonstrate some classical model

Text-CNN

1. 模型展示

2. 参数与超参数

sequence_length
Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理?
A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.

num_classes
多分类, 分为几类.

vocabulary_size
语料库的词典大小, 记为|D|.

embedding_size
将词向量的维度, 由原始的 |D| 降维到 embedding_size.

filter_size_arr
多个不同size的filter.

3. demo流程

str_length = 36  
word_vec = 128  
filter_size = [2,3,4] 每种尺寸2个filter

3.实验部分

1 数据集介绍

1.1 实验的过程中只使用了MR数据集，验证方式是10 folds的交叉验证方式。

数据集中包含了5331 positive and 5331 negative processed sentences / snippets. Introduced in Pang/Lee ACL 2005. Released July 2005.

2.1 词向量包含以下三种(可以任意选一种或多种累加当作一个词不同的channel):

CNN-rand:句子中的的word vector都是随机初始化的，同时当做CNN训练过程中需要优化的参数；
CNN-static:句子中的word vector是使用word2vec预先对Google News dataset(about 100 billion words)进行训练好的词向量表中的词向量。且在CNN训练过程中作为固定的输入，不作为优化的参数；
CNN-non-static:句子中的word vector是使用word2vec预先对Google News dataset(about 100 billion words)进行训练好的词向量表中的词向量。在CNN训练过程中作为固定的输入，做为CNN训练过程中需要优化的参数；

说明：

GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz词向量表是通过word2vec使用命令预先训练好，花费时间较长。已经训练好的：GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz百度云盘下载地址密码:18yf

word2vec预先训练命令如：./word2vec -train text8(语料) -output vectors.bin(输出词向量表) -cbow(训练使用模型方式) 0 -size 48 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-4 -threads 20 -binary 1 -iter 100

除了使用word2vec对语料库进行预先训练外，也可以使用glove或FastText进行词向量训练。

2.文件介绍

2.1 process_data.py：加载Google训练的词向量表GoogleNews-vectors-negative300.bin，并对文本数据做一些预处理，使其转化为NN易用的形式，并将其存储在文件中。
最终存储为一个word_vec.p,其文件存储的内容是[随机词向量表，已训练好的词向量表，词频字典，最大句子长度， revs];
其中revs是一个结构体列表,列表中的每个元素如下所示：

{
"y":0/1          #标签
"num_words":int  #句子长度
"text":str       #句子
"split":[0,10]   #十折交叉使用
}

2.2 text_cnn_main.py: 主程序文件。读取以上word_vec.p文件内容，设置一些配置信息并设置一些网络运行时需要的参数。
2.3 text_cnn_model.py：text-cnn模型文件。

3.实验结果展示

4.经验分享

在工作用到TextCNN做query推荐，并结合先关的文献，谈几点经验：
1、TextCNN是一个n-gram特征提取器，对于训练集中没有的n-gram不能很好的提取。对于有些n-gram，可能过于强烈，反而会干扰模型，造成误分类。
2、TextCNN对词语的顺序不敏感，在query推荐中，我把正样本分词后得到的term做随机排序，正确率并没有降低太多，当然，其中一方面的原因短query本身对term的顺序要求不敏感。
3、TextCNN擅长长本文分类，在这一方面可以做到很高正确率。
4、TextCNN在模型结构方面有很多参数可调，具体参看文末的文献。

参考文献
《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
《A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

参考博客
 参考博客
特此感谢

LSTM&GRU

利用LSTM做文本分类

1.Usage

1.1 数据预处理

在data文件中，先使用data_clean.py对文本数据进行预处理

最后处理的格式信息如下：

df, word_vecs, word_cab_num, sentence_max_len, class_num

df:句子字典列表。其中包括句子的text、分类、split等辅助信息

{
"label":         #标签
"num_words":int  #句子长度
"text":str       #句子
"split":[0,10]   #十折交叉使用
}

word_vecs:文本中所有词的词向量表示
word_cab_num:文本**有多少不同的词汇
sentence_max_len:句子的最大长度
class_num:多分类问题分几类

1.2 模型超参

模型参数在rnn_model.py进行相关的设置。其中需要修改的包括：

class TRNNConfig(object):
    self.embedding_dim = 100     # 词向量维度
    self.num_layers= 2           # 隐藏层层数
    self.hidden_dim = 128        # 隐藏层神经元
    self.rnn = 'lstm'             # lstm 或 gru

    self.dropout_keep_prob = 0.8 # dropout保留比例
    self.learning_rate = 1e-3    # 学习率

    self.batch_size = 128          # 每批训练大小
    self.num_epochs = 10           # 总迭代轮次

启动参数包括rnn_run.py的一些路径等配置信息

train_data = "../data/word_vec.p"  #配置数据清洗后生成的数据路径
label = "brand"                    #1中所述df的类别标签名

1.3 运行

rnn_run.py train #训练&验证
rnn_run.py test  #测试

2.模型介绍

2.1 LSTM

lstm作为加入了attention机制的rnn网络，对长文本具有很好的记忆效果，其主要归功于模型结构。

以下是一个lstm单元的结构（一个lstm单元也就是网络中的一层,即由上述num_layers控制）
其中输出即是一个hidden_dim的向量，以上两个参数控制lstm最核心的网络架构。

2.2 GRU

gru可以说是lstm的初代版本，一个GRU单元如下所示

3.实验结果

本次实验是帮师兄做了的一个关于设备识别分类的工作。从50W条设备banner信息中对设备品牌和型号进行识别。
因为数据相对规整，用lstm处理得到的效果也非常好，正确率能达到99%

4.LSTM和GRU的区别

先给出一些结论：

GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。
GRU 参数更少因此更容易收敛，但是数据集很大的情况下，LSTM表达性能更好。
从结构上来说，GRU只有两个门（update和reset），LSTM有三个门（forget，input，output），GRU直接将hidden state 传给下一个单元，而LSTM则用memory cell 把hidden state 包装起来。

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