【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类
作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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【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：一、环境设置二、数据准备(一)、参数设置(二)、用padding的方式对齐数据(三)、用Dataset 与 DataLoader 加载 三、模型配置四、模型训练(一)、可视化定义(二)、对模型进行封装 五、模型评估六、模型预测总结
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 paddleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport paddle.nn as nnprint(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')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 sequenceword_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) + 1print(vocab_size)emb_size = 256seq_len = 200batch_size = 32epochs = 10pad_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)# 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 nnimport 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。】
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