PyTorch基础——使用神经网络识别文字中的情感信息

一、介绍

知识点

• 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法
• 处理语料“洗数据”的基本方法
• 词袋模型搭建方法
• 简单 RNN 的搭建方法
• 简单 LSTM 的搭建方法

二、从网络中抓取并处理数据

引入相关包

下载所需数据并解压

链接：https://pan.baidu.com/s/1Jg5NPxc9L-M8Tdgh70Tvig
提取码：dpqq

# 导入程序所需要的程序包

#PyTorch用的包
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim
from torch.autograd import Variable

# 自然语言处理相关的包
import re #正则表达式的包
import jieba #结巴分词包
from collections import Counter #搜集器，可以让统计词频更简单

#绘图、计算用的程序包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

数据预处理(洗数据)

提供了爬取好的评论文本在 data/good.txt 以及 data/bad.txt 中。

# 将文本中的标点符号过滤掉

def filter_punc(sentence):
    sentence = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'“”《》?“]+|[+——！，。？、[email protected]#￥%……&*（）：]+", "", sentence)
    return(sentence)

在下面的函数代码中，首先会循环文本文件中的每行评论，过滤标点符号，分词。

将分词好的评论分别放置在 pos_sentences 与 neg_sentences 中。

# 扫描所有的文本，分词、建立词典，分出正向还是负向的评论，is_filter可以过滤是否筛选掉标点符号
def Prepare_data(good_file, bad_file, is_filter = True):
    all_words = [] #存储所有的单词
    pos_sentences = [] #存储正向的评论
    neg_sentences = [] #存储负向的评论
    with open(good_file, 'r') as fr:
        for idx, line in enumerate(fr):
            if is_filter:
                #过滤标点符号
                line = filter_punc(line)
            #分词
            words = jieba.lcut(line)
            if len(words) > 0:
                all_words += words
                pos_sentences.append(words)
    print('{0} 包含 {1} 行, {2} 个词.'.format(good_file, idx+1, len(all_words)))

    count = len(all_words)
    with open(bad_file, 'r') as fr:
        for idx, line in enumerate(fr):
            if is_filter:
                line = filter_punc(line)
            words = jieba.lcut(line)
            if len(words) > 0:
                all_words += words
                neg_sentences.append(words)
    print('{0} 包含 {1} 行, {2} 个词.'.format(bad_file, idx+1, len(all_words)-count))

    #建立词典，diction的每一项为{w:[id, 单词出现次数]}
    diction = {}
    cnt = Counter(all_words)
    for word, freq in cnt.items():
        diction[word] = [len(diction), freq]
    print('字典大小：{}'.format(len(diction)))
    return(pos_sentences, neg_sentences, diction)

这两个函数一个是用“词”来查“索引号”，一个是用“索引号”来查“词”。

#根据单词返还单词的编码
def word2index(word, diction):
    if word in diction:
        value = diction[word][0]
    else:
        value = -1
    return(value)

#根据编码获得单词
def index2word(index, diction):
    for w,v in diction.items():
        if v[0] == index:
            return(w)
    return(None)

下面将读取包含商品评论信息的两个文本文件。

good_file = 'data/good.txt'
bad_file  = 'data/bad.txt'

pos_sentences, neg_sentences, diction = Prepare_data(good_file, bad_file, True)
st = sorted([(v[1], w) for w, v in diction.items()])
print(st)

三、基于词袋模型的简单文本分类器

词带模型就是将一句话中的所有单词都放进一个袋子里（单词表），而忽略掉语法、语义，甚至单词之间的顺序这些所有的信息。最终只关心每一个单词的数量，然后根据这个数量来建立对句子进行表征的向量。

训练数据准备

输入一个句子和相应的词典，得到这个句子的向量化表示。

# 输入一个句子和相应的词典，得到这个句子的向量化表示。
def sentence2vec(sentence, dictionary):
    vector = np.zeros(len(dictionary))
    for l in sentence:
        vector[l] += 1
    return(1.0 * vector / len(sentence))

以句子为单位，将所有的积极情感的评论文本，全部转化为句子向量，并保存到数据集 dataset 中。

# 遍历所有句子，将每一个词映射成编码
dataset = [] #数据集
labels = [] #标签
sentences = [] #原始句子，调试用

# 处理正向评论
for sentence in pos_sentences:
    new_sentence = []
    for l in sentence:
        if l in diction:
            new_sentence.append(word2index(l, diction))
    dataset.append(sentence2vec(new_sentence, diction))
    labels.append(0) #正标签为0
    sentences.append(sentence)

对于消极情绪的评论如法炮制

# 处理负向评论
for sentence in neg_sentences:
    new_sentence = []
    for l in sentence:
        if l in diction:
            new_sentence.append(word2index(l, diction))
    dataset.append(sentence2vec(new_sentence, diction))
    labels.append(1) #负标签为1
    sentences.append(sentence)

下面进行数据集的切分。

#打乱所有的数据顺序，形成数据集
# indices为所有数据下标的一个全排列
indices = np.random.permutation(len(dataset))

#重新根据打乱的下标生成数据集dataset，标签集labels，以及对应的原始句子sentences
dataset = [dataset[i] for i in indices]
labels = [labels[i] for i in indices]
sentences = [sentences[i] for i in indices]

#对整个数据集进行划分，分为：训练集、校准集和测试集，其中校准和测试集合的长度都是整个数据集的10分之一
test_size = len(dataset) // 10
train_data = dataset[2 * test_size :]
train_label = labels[2 * test_size :]

valid_data = dataset[: test_size]
valid_label = labels[: test_size]

test_data = dataset[test_size : 2 * test_size]
test_label = labels[test_size : 2 * test_size]

模型定义

建立多层前馈网络

# 一个简单的前馈神经网络，三层，第一层线性层，加一个非线性ReLU，第二层线性层，中间有10个隐含层神经元
# 输入维度为词典的大小：每一段评论的词袋模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(len(diction), 10),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(10, 2),
    nn.LogSoftmax(dim=1),
)

编写的是计算预测错误率的函数。

def rightness(predictions, labels):
    """计算预测错误率的函数，其中predictions是模型给出的一组预测结果，
       batch_size行num_classes列的矩阵，labels是数据之中的正确答案"""

    # 对于任意一行（一个样本）的输出值的第1个维度，求最大，得到每一行的最大元素的下标
    pred = torch.max(predictions.data, 1)[1]
    #将下标与labels中包含的类别进行比较，并累计得到比较正确的数量
    rights = pred.eq(labels.data.view_as(pred)).sum()
    #返回正确的数量和这一次一共比较了多少元素
    return rights, len(labels) 

训练模型

建立好神经网络之后，就可以进行训练了。

# 损失函数为交叉熵
cost = torch.nn.NLLLoss()
# 优化算法为Adam，可以自动调节学习率
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = 0.01)

# 记录列表，记录训练时的各种数据，以用于绘图
records = []

# loss 列表，用于记录训练中的 loss
losses = []

def trainModel(data, label):
    # 需要将输入的数据进行适当的变形，主要是要多出一个batch_size的维度，也即第一个为1的维度
    # 这样做是为了适应 PyTorch 函数的特殊用法，具体可以参考 PyTorch 官方文档
    x = Variable(torch.FloatTensor(data).view(1,-1))
    # x的尺寸：batch_size=1, len_dictionary
    # 标签也要加一层外衣以变成1*1的张量
    y = Variable(torch.LongTensor(np.array([label])))
    # y的尺寸：batch_size=1, 1

    # 清空梯度
    optimizer.zero_grad()
    # 模型预测
    predict = model(x)
    # 计算损失函数
    loss = cost(predict, y)
    # 将损失函数数值加入到列表中
    losses.append(loss.data.numpy())
    # 开始进行梯度反传
    loss.backward()
    # 开始对参数进行一步优化
    optimizer.step()

验证模型的函数

def evaluateModel(data, label):
    x = Variable(torch.FloatTensor(data).view(1, -1))
    y = Variable(torch.LongTensor(np.array([label])))
    # 模型预测
    predict = model(x)
    # 调用rightness函数计算准确度
    right = rightness(predict, y)
    # 计算loss
    loss = cost(predict, y)

    return predict, right, loss

训练循环部分

#循环10个Epoch
for epoch in range(10):
    for i, data in enumerate(zip(train_data, train_label)):
        x, y = data
        # 调用上面编写的训练函数
        # x 即句子向量，y 即标签（0 or 1）
        trainModel(x, y)

        # 每隔3000步，跑一下校验数据集的数据，输出临时结果
        if i % 3000 == 0:
            val_losses = []
            rights = []
            # 在所有校验数据集上实验
            for j, val in enumerate(zip(valid_data, valid_label)):
                x, y = val
                # 调用模型测试函数
                predict, right, loss = evaluateModel(x, y)
                rights.append(right)
                val_losses.append(loss.data.numpy())

            # 将校验集合上面的平均准确度计算出来
            right_ratio = 1.0 * np.sum([i[0] for i in rights]) / np.sum([i[1] for i in rights])
            print('第{}轮，训练损失：{:.2f}, 校验损失：{:.2f}, 校验准确率: {:.2f}'.format(epoch, np.mean(losses),np.mean(val_losses), right_ratio))
            records.append([np.mean(losses), np.mean(val_losses), right_ratio])

绘制图像观察模型训练情况

损失函数和准确度的曲线画出来

# 绘制误差曲线
a = [i[0] for i in records]
b = [i[1] for i in records]
c = [i[2] for i in records]
plt.plot(a, label = 'Train Loss')
plt.plot(b, label = 'Valid Loss')
plt.plot(c, label = 'Valid Accuracy')
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Loss & Accuracy')
plt.legend()

在整个测试集上运行，记录预测结果，并计算总的正确率。

vals = [] #记录准确率所用列表

#对测试数据集进行循环
for data, target in zip(test_data, test_label):
    data, target = Variable(torch.FloatTensor(data).view(1,-1)), Variable(torch.LongTensor(np.array([target])))
    output = model(data) #将特征数据喂入网络，得到分类的输出
    val = rightness(output, target) #获得正确样本数以及总样本数
    vals.append(val) #记录结果

#计算准确率
rights = (sum([tup[0] for tup in vals]), sum([tup[1] for tup in vals]))
right_rate = 1.0 * rights[0].data.numpy() / rights[1]
print(right_rate)

四、基于 RNN 的简单文本分类器

了解 RNN 模型如何实现，以及考察它们在测试数据集上的分类准确度。

普通RNN模型

正如词袋模型那样，首先加载并预处理数据。

与词袋模型不同，在这次 RNN 的实验中，不去除评论语料中的标点符号。

# 需要重新数据预处理，主要是要加上标点符号，它对于RNN起到重要作用
# 数据来源文件
good_file = 'data/good.txt'
bad_file  = 'data/bad.txt'

pos_sentences, neg_sentences, diction = Prepare_data(good_file, bad_file, False)

dataset = []
labels = []
sentences = []

# 正例集合
for sentence in pos_sentences:
    new_sentence = []
    for l in sentence:
        if l in diction:
            # 注意将每个词编码
            new_sentence.append(word2index(l, diction))
    #每一个句子都是一个不等长的整数序列
    dataset.append(new_sentence)
    labels.append(0)
    sentences.append(sentence)

# 反例集合
for sentence in neg_sentences:
    new_sentence = []
    for l in sentence:
        if l in diction:
            new_sentence.append(word2index(l, diction))
    dataset.append(new_sentence)
    labels.append(1)
    sentences.append(sentence)

# 重新对数据洗牌，构造数据集合
indices = np.random.permutation(len(dataset))
dataset = [dataset[i] for i in indices]
labels = [labels[i] for i in indices]
sentences = [sentences[i] for i in indices]

test_size = len(dataset) // 10

# 训练集
train_data = dataset[2 * test_size :]
train_label = labels[2 * test_size :]

# 校验集
valid_data = dataset[: test_size]
valid_label = labels[: test_size]

# 测试集
test_data = dataset[test_size : 2 * test_size]
test_label = labels[test_size : 2 * test_size]

采用手动编写模型的方式，以熟悉 RNN 的结构与工作流程。本次要搭建的 RNN 模型结构如下：

# 一个手动实现的RNN模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size
        # 一个embedding层
        self.embed = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        # 隐含层内部的相互链接
        self.i2h = nn.Linear(2 * hidden_size, hidden_size)
        # 隐含层到输出层的链接
        self.i2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):

        # 先进行embedding层的计算，它可以把一个数或者数列，映射成一个向量或一组向量
        # input尺寸：seq_length, 1
        x = self.embed(input)
        # x尺寸：hidden_size

        # 将输入和隐含层的输出（hidden）耦合在一起构成了后续的输入
        combined = torch.cat((x.view(1, -1), hidden), 1)
        # combined尺寸：2*hidden_size
        #
        # 从输入到隐含层的计算
        hidden = self.i2h(combined)
        # combined尺寸：hidden_size

        # 从隐含层到输出层的运算
        output = self.i2o(hidden)
        # output尺寸：output_size

        # softmax函数
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        # 对隐含单元的初始化
        # 注意尺寸是：batch_size, hidden_size
        return Variable(torch.zeros(1, self.hidden_size))

训练这个 RNN 网络。

# 开始训练这个RNN，10个隐含层单元
rnn = RNN(len(diction), 10, 2)

# 交叉熵评价函数
cost = torch.nn.NLLLoss()

# Adam优化器
optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr = 0.001)
records = []

# 学习周期10次
losses = []
for epoch in range(10):

    for i, data in enumerate(zip(train_data, train_label)):
        x, y = data
        x = Variable(torch.LongTensor(x))
        #x尺寸：seq_length（序列的长度）
        y = Variable(torch.LongTensor([y]))
        #x尺寸：batch_size = 1,1
        optimizer.zero_grad()

        #初始化隐含层单元全为0
        hidden = rnn.initHidden()
        # hidden尺寸：batch_size = 1, hidden_size

        #手动实现RNN的时间步循环，x的长度就是总的循环时间步，因为要把x中的输入句子全部读取完毕
        for s in range(x.size()[0]):
            output, hidden = rnn(x[s], hidden)

        #校验函数
        loss = cost(output, y)
        losses.append(loss.data.numpy())
        loss.backward()
        # 开始优化
        optimizer.step()
        if i % 3000 == 0:
            # 每间隔3000步来一次校验集上面的计算
            val_losses = []
            rights = []
            for j, val in enumerate(zip(valid_data, valid_label)):
                x, y = val
                x = Variable(torch.LongTensor(x))
                y = Variable(torch.LongTensor(np.array([y])))
                hidden = rnn.initHidden()
                for s in range(x.size()[0]):
                    output, hidden = rnn(x[s], hidden)
                right = rightness(output, y)
                rights.append(right)
                loss = cost(output, y)
                val_losses.append(loss.data.numpy())
            # 计算准确度
            right_ratio = 1.0 * np.sum([i[0] for i in rights]) / np.sum([i[1] for i in rights])
            print('第{}轮，训练损失：{:.2f}, 测试损失：{:.2f}, 测试准确率: {:.2f}'.format(epoch, np.mean(losses),np.mean(val_losses), right_ratio))
            records.append([np.mean(losses), np.mean(val_losses), right_ratio])

绘制 RNN 模型的误差曲线

# 绘制误差曲线
a = [i[0] for i in records]
b = [i[1] for i in records]
c = [i[2] for i in records]
plt.plot(a, label = 'Train Loss')
plt.plot(b, label = 'Valid Loss')
plt.plot(c, label = 'Valid Accuracy')
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Loss & Accuracy')
plt.legend()

在测试集上运行，并计算准确率。

vals = [] #记录准确率所用列表
rights = list(rights)
#对测试数据集进行循环
for j, test in enumerate(zip(test_data, test_label)):
    x, y = test
    x = Variable(torch.LongTensor(x))
    y = Variable(torch.LongTensor(np.array([y])))
    hidden = rnn.initHidden()
    for s in range(x.size()[0]):
        output, hidden = rnn(x[s], hidden)
    right = rightness(output, y)
    rights.append(right)
    val = rightness(output, y) #获得正确样本数以及总样本数
    vals.append(val) #记录结果

#计算准确率
rights = (sum([tup[0] for tup in vals]), sum([tup[1] for tup in vals]))
right_rate = 1.0 * rights[0].data.numpy() / rights[1]
right_rate

将模型保存下来。

# 保存、加载模型（为讲解用）
torch.save(rnn, 'rnn.mdl')
rnn = torch.load('rnn.mdl')

五、基于 LSTM 的简单文本分类器

普通 RNN 的效果并不好，可以尝试利用改进型的 RNN，即 LSTM。

LSTM 与 RNN 最大的区别就是在于每个神经元中多增加了3个控制门：遗忘门、输入门和输出门。

另外，在每个隐含层神经元中，LSTM 多了一个 cell 的状态，起到了记忆的作用。

这就使得 LSTM 可以记忆更长时间的 Pattern。

class LSTMNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, n_layers=1):
        super(LSTMNetwork, self).__init__()
        self.n_layers = n_layers
        self.hidden_size = hidden_size

        # LSTM的构造如下：一个embedding层，将输入的任意一个单词映射为一个向量
        # 一个LSTM隐含层，共有hidden_size个LSTM神经元
        # 一个全链接层，外接一个softmax输出
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, n_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, 2)
        self.logsoftmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden=None):

        #input尺寸: seq_length
        #词向量嵌入
        embedded = self.embedding(input)
        #embedded尺寸: seq_length, hidden_size

        #PyTorch设计的LSTM层有一个特别别扭的地方是，输入张量的第一个维度需要是时间步，
        #第二个维度才是batch_size，所以需要对embedded变形
        embedded = embedded.view(input.data.size()[0], 1, self.hidden_size)
        #embedded尺寸: seq_length, batch_size = 1, hidden_size

        #调用PyTorch自带的LSTM层函数，注意有两个输入，一个是输入层的输入，另一个是隐含层自身的输入
        # 输出output是所有步的隐含神经元的输出结果，hidden是隐含层在最后一个时间步的状态。
        # 注意hidden是一个tuple，包含了最后时间步的隐含层神经元的输出，以及每一个隐含层神经元的cell的状态

        output, hidden = self.lstm(embedded, hidden)
        #output尺寸: seq_length, batch_size = 1, hidden_size
        #hidden尺寸: 二元组(n_layer = 1 * batch_size = 1 * hidden_size, n_layer = 1 * batch_size = 1 * hidden_size)

        #我们要把最后一个时间步的隐含神经元输出结果拿出来，送给全连接层
        output = output[-1,...]
        #output尺寸: batch_size = 1, hidden_size

        #全链接层
        out = self.fc(output)
        #out尺寸: batch_size = 1, output_size
        # softmax
        out = self.logsoftmax(out)
        return out

    def initHidden(self):
        # 对隐单元的初始化

        # 对隐单元输出的初始化，全0.
        # 注意hidden和cell的维度都是layers,batch_size,hidden_size
        hidden = Variable(torch.zeros(self.n_layers, 1, self.hidden_size))
        # 对隐单元内部的状态cell的初始化，全0
        cell = Variable(torch.zeros(self.n_layers, 1, self.hidden_size))
        return (hidden, cell)

训练 LSTM 模型。

# 开始训练LSTM网络

# 构造一个LSTM网络的实例
lstm = LSTMNetwork(len(diction), 10, 2)

#定义损失函数
cost = torch.nn.NLLLoss()

#定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr = 0.001)
records = []

# 开始训练，一共15个epoch
losses = []
for epoch in range(15):
    for i, data in enumerate(zip(train_data, train_label)):
        x, y = data
        x = Variable(torch.LongTensor(x))
        #x尺寸：seq_length，序列的长度
        y = Variable(torch.LongTensor([y]))
        #y尺寸：batch_size = 1, 1
        optimizer.zero_grad()

        #初始化LSTM隐含层单元的状态
        hidden = lstm.initHidden()
        #hidden: 二元组(n_layer = 1 * batch_size = 1 * hidden_size, n_layer = 1 * batch_size = 1 * hidden_size)

        #让LSTM开始做运算，注意，不需要手工编写对时间步的循环，而是直接交给PyTorch的LSTM层。
        #它自动会根据数据的维度计算若干时间步
        output = lstm(x, hidden)
        #output尺寸: batch_size = 1, output_size

        #损失函数
        loss = cost(output, y)
        losses.append(loss.data.numpy())

        #反向传播
        loss.backward()
        optimizer.step()

        #每隔3000步，跑一次校验集，并打印结果
        if i % 3000 == 0:
            val_losses = []
            rights = []
            for j, val in enumerate(zip(valid_data, valid_label)):
                x, y = val
                x = Variable(torch.LongTensor(x))
                y = Variable(torch.LongTensor(np.array([y])))
                hidden = lstm.initHidden()
                output = lstm(x, hidden)
                #计算校验数据集上的分类准确度
                right = rightness(output, y)
                rights.append(right)
                loss = cost(output, y)
                val_losses.append(loss.data.numpy())
            right_ratio = 1.0 * np.sum([i[0] for i in rights]) / np.sum([i[1] for i in rights])
            print('第{}轮，训练损失：{:.2f}, 测试损失：{:.2f}, 测试准确率: {:.2f}'.format(epoch, np.mean(losses),np.mean(val_losses), right_ratio))
            records.append([np.mean(losses), np.mean(val_losses), right_ratio])        

在测试集上计算总的正确率。

vals = [] #记录准确率所用列表
rights = list(rights)
#对测试数据集进行循环
for j, test in enumerate(zip(test_data, test_label)):
    x, y = test
    x = Variable(torch.LongTensor(x))
    y = Variable(torch.LongTensor(np.array([y])))
    hidden = lstm.initHidden()
    output = lstm(x, hidden)
    right = rightness(output, y)
    rights.append(right)
    val = rightness(output, y) #获得正确样本数以及总样本数
    vals.append(val) #记录结果

#计算准确率
rights = (sum([tup[0] for tup in vals]), sum([tup[1] for tup in vals]))
right_rate = 1.0 * rights[0].data.numpy() / rights[1]
right_rate

保存模型。

#保存、加载模型（为讲解用）
torch.save(lstm, 'lstm.mdl')
lstm = torch.load('lstm.mdl')

六、总结

尝试了两种 RNN 网络，一种是普通的 RNN，另一种是 LSTM。展示了它们在处理同样的文本分类问题上的用法。

原文地址：https://www.cnblogs.com/wwj99/p/12193627.html