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Text Classification with RNN--2018CCFBDCI汽车用户观点提取

汽车用户观点提取，使用bert模型的词向量作为RNN的初始化，其中data的train_x.npy表示的是bert的输入格式 而原始的数据集是经过word2id以及padding的，y不需要变化，rnn和加bert的rnn都可以用。具体参考text_Loader下的process file函数。

使用循环神经网络进行中文文本分类

环境

• Python 2/3
• TensorFlow 1.3以上
• numpy
• scikit-learn
• scipy

数据集

使用汽车用户观点提取的任务进行训练与测试，数据集请自行到2018CCFBCI(https://www.datafountain.cn/competitions/329/details)下载，请遵循数据提供方的开源协议。

本次训练使用了其中的10个分类

预处理

data/cnews_loader.py为数据的预处理文件。

• read_file(): 读取文件数据;
• build_vocab(): 构建词汇表，使用字符级的表示，这一函数会将词汇表存储下来，避免每一次重复处理;
• read_vocab(): 读取上一步存储的词汇表，转换为{词：id}表示;
• read_category(): 将分类目录固定，转换为{类别: id}表示;
• to_words(): 将一条由id表示的数据重新转换为文字;
• process_file(): 将数据集从文字转换为固定长度的id序列表示;
• batch_iter(): 为神经网络的训练准备经过shuffle的批次的数据。

RNN循环神经网络

配置项

RNN可配置的参数如下所示，在rnn_model.py中。

class TRNNConfig(object):
    """RNN配置参数"""

    # 模型参数
    embedding_dim = 64      # 词向量维度
    seq_length = 600        # 序列长度
    num_classes = 10        # 类别数
    vocab_size = 5000       # 词汇表达小

    num_layers= 2           # 隐藏层层数
    hidden_dim = 128        # 隐藏层神经元
    rnn = 'gru'             # lstm 或 gru

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

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

    print_per_batch = 100    # 每多少轮输出一次结果
    save_per_batch = 10      # 每多少轮存入tensorboard

RNN-bert模型

具体参看run_rnn_bert.py的实现。

关于RNN-bert模型--清华新浪新闻数据集的实现见github（https://github.com/a414351664/Bert-THUCNews ）具体如下！

Text Classification with RNN

有bert后缀的都是在原来的基础上，进行改造，得到的效果能到97.5 无bert后缀的加入了Attention以及多层或者双向模型

使用循环神经网络进行中文文本分类

环境

• Python 2/3
• TensorFlow 1.3以上
• numpy
• scikit-learn
• scipy

数据集

使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议。

本次训练使用了其中的10个分类，每个分类5000条数据。相关数据下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1GmBFZfDKsXBMFEYQWFdrfQ 提取码: 9ixg

类别如下：

体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐

这个子集可以在此下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码: qfud

数据集划分如下：

• 训练集: 5000*10
• 验证集: 500*10
• 测试集: 1000*10

从原数据集生成子集的过程请参看helper下的两个脚本。其中，copy_data.sh用于从每个分类拷贝6500个文件，cnews_group.py用于将多个文件整合到一个文件中。执行该文件后，得到三个数据文件：

• cnews.train.txt: 训练集(50000条)
• cnews.val.txt: 验证集(5000条)
• cnews.test.txt: 测试集(10000条)

预处理

data/cnews_loader.py为数据的预处理文件。

• read_file(): 读取文件数据;
• build_vocab(): 构建词汇表，使用字符级的表示，这一函数会将词汇表存储下来，避免每一次重复处理;
• read_vocab(): 读取上一步存储的词汇表，转换为{词：id}表示;
• read_category(): 将分类目录固定，转换为{类别: id}表示;
• to_words(): 将一条由id表示的数据重新转换为文字;
• process_file(): 将数据集从文字转换为固定长度的id序列表示;
• batch_iter(): 为神经网络的训练准备经过shuffle的批次的数据。

经过数据预处理，数据的格式如下：

Data	Shape	Data	Shape
x_train	[50000, 600]	y_train	[50000, 10]
x_val	[5000, 600]	y_val	[5000, 10]
x_test	[10000, 600]	y_test	[10000, 10]

RNN循环神经网络

配置项

RNN可配置的参数如下所示，在rnn_model.py中。

class TRNNConfig(object):
    """RNN配置参数"""

    # 模型参数
    embedding_dim = 768  # 词向量维度
    seq_length = 512  # 序列长度
    num_classes = 10  # 类别数
    vocab_size = 5000  # 词汇表达小

    num_layers = 1  # 隐藏层层数
    hidden_dim = 512  # 隐藏层神经元
    rnn = 'gru'  # lstm 或 gru

    attention_dim = 512
    l2_reg_lambda = 0.01

    dropout_keep_prob = 0.5  # dropout保留比例
    learning_rate = 1e-3  # 学习率

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

    print_per_batch = 100  # 每多少轮输出一次结果
    save_per_batch = 10  # 每多少轮存入tensorboard

RNN模型

具体参看rnn_model_bert.py的实现。

大致结构如下：