pytorch|【NLP】用MLP、CNN、RNN解决文本情感分类问题 python|深度学习|神经网络

这是一个练手MLP、CNN、RNN的demo，pytorch实现。包含预处理，数据加载，模型构建，训练，测试，性能展示训练模型全套。细致讲解整个代码实现过程的每一步。
训练环境：
Ubuntu 18.04
python 3.7
Conda
CUDA 10.2
GPU RTX2080Ti
任务目标

利用PyTorch深度学习框架，实现多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。
利用已实现好的深度网络模型，实现文本数据预处理、载入、训练和测试等功能，并根据预测的结果计算分类指标。
需要提交实现代码一份以及作业报告一份。作业报告的具体要求见下面的任务详情。
附加目标：
a) 在模型中载入预训练好的词向量（word embedding），如Word2vec 或 Glove，可使用网络上开源的训练好的词向量，也可自行训练；
b) 不使用PyTorch提供的RNN层，自行实现RNN层；

任务详情

利用PyTorch框架，分别实现MLP、CNN和RNN模型，具体要求如下：
? MLP模型：需要包含至少一层隐层（hidden layer），每个全连接层的神经元数量需自行设置；
? CNN模型：需要包含卷积层（convolution layer）与池化层（pooling layer），但不同于图像，文本的分类对卷积层的设置不同，设置方式见文章https://arxiv.org/abs/1408.5882，其余的参数需自行设置；
? RNN模型：需要包含LSTM或GRU层，对应的参数需自行设置。
注：CNN模型的结构可以参考第四讲ppt的page 60。MLP的输入可以采用词袋模型（Bag-of-words），也采用嵌入表征（embedding），具体做法是将词表示为embedding，然后取一条文本中所有词的average embedding作为文本的嵌入表征。
对于给定的数据集，需要完成预处理、载入、训练和测试四个步骤，具体要求如下：

预处理：需要对原始的数据集进行预处理，使其符合神经网络需要的输入格式，详见数据集说明；
载入：对于预处理之后的文本数据，需要使用PyTorch的数据加载模块（Dataloader）进行数据载入，以进行批次训练，batch size需自行设置；
训练：使用实现好的神经网络模型对数据进行迭代的批次训练，使结果收敛，以得到效果较好的模型，迭代轮数（epoch）需自行设置；训练过程中，可以同时进行验证操作，以进更好的进行参数调节；在报告中，需要呈现出“训练集precision”，“训练集recall”，“训练集F1”和“训练集平均loss”随epoch的变化折线图，对应的指标计算方法在Python的sklearn包中均有相应接口；
测试：将测试数据经过同样的预处理与数据载入，输入进训练好的模型进行测试，得到测试结果，在报告中，需要呈现出“测试集precision”，“测试集recall”，“测试集F1”随epoch的变化折线图；还需要给出最好的epoch和最后一个epoch的precision、recall、F1的具体数值。

神经网络模型的参数较多，且调参效果与多个因素相关，故需要同学们了解各个参数所代表的意义，从而更好的调节参数，以到达更好的模型效果，在报告上只需呈现最终的模型参数即可；
附加目标为选做内容，同学们可根据自身情况选做以下内容，完成的同学会得到额外加分，具体情况如下：
a) 使用预训练好的词向量或模型有利于训练更好的文本分析模型。最著名的两个词向量工具Word2vec和Glove都提供了在大规模文本语料中预训练好的词向量或模型。同学们可从开放互联网上下载使用。一个可供下载的参考地址为：
https://blog.csdn.net/LeYOUNGER/article/details/79343404。
b) PyTorch已实现常用的RNN层，如LSTM和GRU，有能力的同学可自行实现LSTM层或GRU层，理解其中的数学原理。
c) 如完成了选做内容，请在报告中简述对应内容的做法及代码中的位置。

数据集说明

本数据集为Kaggle上开源的推特情感分类数据，为二分类数据集。原始数据集总文本量为1600000，为了减少作业训练压力，从中随机选择部分样本作为本次作业的数据集，原始数据集已进行简单的文本处理，使得文本更易于情感分类，且已过滤掉长度小于5的文本。项目原始地址为：https://www.kaggle.com/kazanova/sentiment140
处理后的数据集包含100000个训练样本和20000个测试样本，其中，正类和负类各占一半。训练样本文本为train_X.txt，标签为train_Y.txt；测试样本文本为test_X.txt，标签为test_Y.txt，文本与标签每行相对应。请以“latin-1”编码打开数据文件。
文件中的每一行均为一条评论的文本。载入数据集后需对文本进行如下的预处理操作：
a) 分词：英文以空格分割单词，删除句首句尾的换行符等无关字符，并进行大小写转换等其他需要的操作；
b) 构建词典：本数据集词典已在vocab.txt中给出，无需构建。如果觉得词典过大，也可以自己再删掉部分低频词。改文件请以“latin-1”编码打开，每一行为对应的单词和对训练集统计的词频，以‘\t’（tab键）分割；
c) 词索引转换：PyTorch的嵌入层需要输入词的索引进行词嵌入，故需要将文本序列根据词典转换为索引的序列；不在词典中的词课统一替换为标识符，标识符也需要对应一个索引；
d) 确定输入长度：每句话的长度不同，需要统计文本长度以选择合适的序列长度，不要过长也不要过短；确定长度后需要对过长的文本进行裁剪，对过短的文本进行补齐，可自行实现，也可借助PyTorch的padding工具。

实现过程 0 引言本次作业利用Pytorch实现了MLP、CNN、RNN三种神经网络，并且实现了一个简单的RNN网络。分别在老师给定的vocab上对数据集进行训练，并载入预训练好的词向量Glove作为对照试验。
1 代码结构说明本次实现的网络结构较多、数据集处理较复杂、设计对照试验因此代码结构较为复杂，代码结构包含3个文件夹和5个python文件，如下：

文章图片

Data文件夹中存放数据集，包括train_X.txt、train_Y.txt、test_X.txt、test_Y.txt、vocab.txt五个文件，分别是训练集文本数据、训练集标签、测试集文本数据、测试集标签和词典。
GloVe文件夹中存放下载的预训练好的词向量glove.6B.300d.txt。
runs文件夹中存放tensorboard文件，用于实时查看训练效果。
main.py是代码的主干，包括可选参数、加载数据集到GPU、模型选择、模型训练、模型测试、结果展示几个部分。
config.py是配置文件，保存着文件路径、模型超参数等静态信息。
dataset.py中构建了一个Dataset class，用于加载数据集。
models.py保存MLP、CNN、RNN、myRNN四个网络模型。
utils.py是数据预处理部分，包括训练集、测试集、vocab、glove的处理。
2 前期配置代码中用到了需要额外下载配置的库和文件。
2.1 tensorboard
tensorboard在模型训练过程中经常用于实时查看模型训练效果，能很好的反应出训练效果。
####2.1.1 install

pip install tensorboard

####2.1.2 run
在terminal中输入

tensorboard --logdir=runs --port=3389

在浏览器中输入网址http://localhost:3389/即可查看训练效果
####2.1.3 files introduce
在runs文件目录中已经保存了12个训练好的模型效果共查看
MLP_with_glove_vocab：代表采用MLP模型，使用预训练词向量glove与老师提供的vocab求交集作为词典，不在词典内的词均用表示。
MLP_with_vocab：代表采用MLP模型，仅使用老师提供的vocab作为词典，不在词典内的词均用表示。
MLP_with_glove：代表采用MLP模型，仅使用预训练词向量glove作为词典，不在词典内的词均用表示。
RNN、CNN、myRNN开头的文件以此类推
2.2 GLove
预训练词向量glove从官网下载，选用Wikipedia 2014，822MB压缩文件，选择其中将一个词表示为300维的词典glove.6B.300d.txt，若使用其他的词典，可以自行下载，并对代码相关部分进行修改。
3 可选参数＆超参数 ###3.1 可选参数
在运行时设置了模型选择、词典选择、是否进行预训练三个可选参数，代码在main.py的主函数中，如下：

parser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this model') parser.add_argument('--model', type=str, default='myRNN') parser.add_argument('--choose_vocab', type=str, default='vocab') parser.add_argument('--pretrain', type=bool, default=False) args = parser.parse_args()

运行代码示例如下：

python main.py

会调用默认参数训练，即：采用RNN模型、使用vocab作为词典、不进行预训练。需要注意的是，选择字典仅在进行预训练的情况下才会生效。--pretrain=False时，字典为老师给定的字典。
当然，也可以根据需要调整可选参数，比如采用CNN模型，使用glove作为字典，进行预训练。运行示例代码如下：

python main.py --model=CNN --pretrain=True --choose_vocab=glove

###3.2 超参数
针对不同的网络模型，learning_rate、dropout、epoch、batch_size等超参数的设置也有不同。因此在选择对应模型后，会加载不同的超参数用于训练。代码在config.py的Config类中。如下：

class Config(object):def __init__(self, args): assert args.model in ['MLP', 'RNN', 'CNN', 'myRNN'] assert args.choose_vocab in ['vocab', 'glove'] self.model = args.model self.choose_vocab = args.choose_vocab self.pretrain = args.pretrainself.path = { 'train_X': './Data/train_X.txt', 'train_Y': './Data/train_Y.txt', 'test_X': './Data/test_X.txt', 'test_Y': './Data/test_Y.txt', 'vocab': './Data/vocab.txt', 'glove': './GloVe/glove.6B.300d.txt' }self.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.max_len = 31 self.vocab_size = 25467 self.embedding_dim = 300if self.model == 'MLP': self.epoch = 1000 self.batch_size = 100000 self.learn_rate = 1e-4 self.hidden_size = 500 elif self.model == 'RNN' or self.model == 'myRNN': self.epoch = 20 self.batch_size = 4096 self.learn_rate = 1e-3 self.hidden_size = 200 self.num_layers = 2 self.dropout = 0.5 elif self.model == 'CNN': self.epoch = 100 self.batch_size = 32768 self.learn_rate = 1e-3 self.dropout = 0.25 self.n_kernel = 128 self.filter_sizes = [3, 4, 5]

超参数命名遵信常规命名，不在赘述具体含义。调用代码在main.py中，代码如下：

from config import Config cfg = Config(args)

4 数据预处理数据预处理较为复杂。包括对训练数据、标签、字典的预处理。实现代码在utils.py中。
4.1 字典
4.1.1 vocab 老师给的字典共两列，第一列是单词，第二列是该词出现的次数，为了能更好的学到参数，我在处理时将出现次数少于2次的单词全部用代替。并将数据整理为{‘word’: index}的格式。代码如下：

def load_vocab(path): with open(path) as f: data = https://www.it610.com/article/f.read().splitlines() data = [line.split() for line in data] words = [word for word, count in data if int(count)> 1] vocab = {word: index for index, word in enumerate(words, start=2)} vocab.update({'': 0, '': 1}) return vocab

4.1.2 glove glove每一行共301个项，第一项是单词，后面300项为表示该次的词向量。需要将数据整理成{‘word’: [tensor]}的形式。在load_glove()函数中除了转换glove格式外，还要生成同4.1.1中格式相同的vocab，因此还包含选择用老师给的词典，还是用glove作为词典。

def load_glove(path, choose_vocab):with open(path['glove']) as f: datas = f.read().splitlines() datas = [line.split() for line in datas]if choose_vocab == 'vocab': vocab = load_vocab(path['vocab']) else: words = [data[0] for data in datas] vocab = {word: index for index, word in enumerate(words, start=2)} vocab.update({'': 0, '': 1})glove = {data[0]: np.array([float(i) for i in data[1:]]) for data in datas} glove.update({'': np.zeros(300), '': np.ones(300)})return vocab, glove

4.2 数据
4.2.1 数据加载 train_X.txt、test_X.txt中每一行是一个完整的句子，因此要将句子切分成单词保存，实际训练中，单词不能作为输入，要改成索引输入，因此要对照4.1中生成的vocab，生成句子的索引序列。代码如下：

def load_sents(path, max_len, vocab): sens = [] with open(path) as f: for line in f: sen = [] sentence = line.strip().split() for word in sentence: if word in vocab.keys(): sen.append(vocab[word]) else: sen.append(vocab['']) if len(sen) in count_len.keys(): count_len[len(sen)] += 1 else: count_len[len(sen)] = 1sens.append(sen)sens = normalize(sens, max_len)# count every sentence len, found the longest sentence # print(count_len) return sens

其中count_len是用来统计文本长度的一个dict，通过观察发现，绝大多数句子的长度在31个单词以内，因此将31作为合适的序列长度。
####4.2.2 输入长度整理
上述代码中count_len是用来统计文本长度的一个dict，通过观察发现，绝大多数句子的长度在31个单词以内，因此将31作为合适的序列长度对过长的文本进行裁剪，对过短的文本进行补齐。补齐代码如下：

def normalize(sens, max_len): temp = [] for sen in sens:if len(sen) > max_len: sen = sen[:max_len]elif len(sen) < max_len: sen = [0] * (max_len - len(sen)) + sentemp.append(sen) return temp

4.3 标签
train_Y.txt、test_Y.txt中每一行只有一个元素，为对应的情感标签，因此按行读入，转换成浮点数即可，代码如下：

def load_label(path): with open(path) as f: label = [int(line) for line in f]return label

4.4 配对
为了在接下来的方便调用pytorch的DataLoader，需要对数据和标签进行一对一捆绑，形成train_set和test_set，数据格式为[x, y]，代码如下：

def make_pair(x, y):pairs = [] for i in range(len(x)): tempx = np.asarray(x[i]) tempy = np.asarray(y[i]) pairs.append([tempx, tempy])pairs = np.array(pairs) return pairs

4.5 封装
将上述部件封装起来，方便调用，其中在选择字典时需要判断，代码如下：

def load_data(cfg):glove = None if cfg.pretrain: vocab, glove = load_glove(cfg.path, cfg.choose_vocab) cfg.vocab_size = len(vocab)else: vocab = load_vocab(cfg.path['vocab'])train_X = load_sents(cfg.path['train_X'], cfg.max_len, vocab) test_X = load_sents(cfg.path['test_X'], cfg.max_len, vocab) train_Y = load_label(cfg.path['train_Y']) test_Y = load_label(cfg.path['test_Y'])train_set = make_pair(train_X, train_Y) test_set = make_pair(test_X, test_Y)return train_set, test_set, vocab, glove

main.py调用方式如下：

from utils import load_data train_set, test_set, vocab, glove = load_data(cfg)

5 模型构建模型均保存在models.py文件中，共四个模型。
5.1 MLP
多层感知机由一个embeding层和三个线性层构成。每层的大小维度见注释，代码如下：

class MLP(nn.Module):def __init__(self, cfg, vocab, glove): super(MLP, self).__init__() self.glove = glove self.vocab = vocabself.embed = nn.Embedding(cfg.vocab_size, cfg.embedding_dim) if glove is not None: self.weight_matrix = create_weight_matrix(self.vocab, self.glove) self.embed.load_state_dict({'weight': self.weight_matrix})self.fc1 = nn.Linear(cfg.embedding_dim, cfg.hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(cfg.hidden_size, cfg.hidden_size) self.fc3 = nn.Linear(cfg.hidden_size, 1)def forward(self, x): # x: batch_size * seq_len e = self.embed(x)# batch_size * seq_len * hidden_size h = e.mean(dim=1)# batch_size * hidden_size h = F.relu(self.fc1(h)) h = F.relu(self.fc2(h)) h = self.fc3(h) return h.squeeze(1)

5.2 RNN
我选用的pytorch自带的LSTM作为RNN层，双层RNN，隐层维度为200，双向结构，代码如下：

self.rnn = nn.LSTM( input_size=cfg.embedding_dim, hidden_size=cfg.hidden_size, num_layers=cfg.num_layers, dropout=cfg.dropout, bidirectional=True, batch_first=True, )

以及全连接层双隐层，神经元数分别为500、300，代码如下：

self.fc1 = nn.Linear(cfg.hidden_size * 2, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 300) self.out = nn.Linear(300, 1)

5.3 myRNN
自己实现的RNN较为简单，每次输入一句话，将一句话的每个单词放入RNN中更新参数，核心代码如下：

for t in range(self.seq_len): tmp = torch.cat((e[:, t, :], pre_state), 1) a[:, t, :] = self.in2hidden(tmp) h = self.tanh(a[:, t, :]) pre_state = h pre_y[:, t, :] = h

后面紧跟一个MLP，结构代码如下：

self.mlp = nn.Sequential( nn.Linear(cfg.hidden_size, cfg.hidden_size * 2), nn.Dropout(cfg.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(cfg.hidden_size * 2, 1), )

5.4 CNN
CNN较为特殊，我采用的是pytorch中的nn.Conv2d函数，这样会从单词方向和embeding两个方向进行卷积，但其实embeding方向的卷积是没有意义的，后来得知pytorch中竟然已经提供了nn.Conv1d函数，但是效果对比并没有明显差别，因此没有进行修改。
CNN模型包括三个卷积层，每层包含128个卷积核，高度分别为3,4,5，全连接层单层隐层，神经元个数为500，采用max_pool1d即可。代码较长，不做展示，详见models.py中的CNN类。
5.5 加载Glove
为了在embeding是加入GLove，需要自己写load_glove函数，然后再调用embeding层时作为weight调用，生成weight矩阵代码如下：

def create_weight_matrix(vocab, glove):weights_matrix = np.zeros((len(vocab), 300)) for key in vocab.keys(): if key in glove.keys(): weights_matrix[vocab[key]] = glove[key] else: # weights_matrix[vocab[key]] = np.random.normal(scale=0.6, size=300) weights_matrix[vocab[key]] = np.ones(300)weights_matrix = torch.from_numpy(weights_matrix) return weights_matrix

对于vocab中不存在的单词，统一用300维的全1矩阵代替。（注释掉的代码是用随机生成300维矩阵代替，实际效果没有差别）
在embeding时调用该矩阵方式如下：

self.embed = nn.Embedding(cfg.vocab_size, cfg.embedding_dim) if glove is not None: self.weight_matrix = create_weight_matrix(self.vocab, self.glove) self.embed.load_state_dict({'weight': self.weight_matrix})

6 模型训练 ###6.1 数据加载
我采用pytorch自带的Dataloader进行数据加载，首先需要自己构建一个继承torch.utils.data.Dataset的类

class MotionDataset(torch.utils.data.Dataset):

需要写明每个数据的大小

def __len__(self): return len(self.sentence)

并写清如何提取数据

def __getitem__(self, index): return self.sentence[index][0], self.sentence[index][1]

完整代码在dataset.py中，封装好后在main.py中调用，得到train_loader和test_loader，代码如下：

from dataset import MotionDatasettrain_loader = torch.utils.data.DataLoader( MotionDataset(train_set), batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True, ) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( MotionDataset(test_set), batch_size=cfg.batch_size, shuffle=False, )

6.2 选择模型
在load数据后要加载模型，并将模型放到GPU上，代码如下：

if cfg.model == 'MLP': model = MLP(cfg, vocab, glove).train().to(cfg.device) elif cfg.model == 'RNN': model = RNN(cfg, vocab, glove).train().to(cfg.device) elif cfg.model == 'myRNN': model = myRNN(cfg, vocab, glove).train().to(cfg.device) elif cfg.model == 'CNN': model = CNN(cfg, vocab, glove).train().to(cfg.device)

6.3 激活函数
选用Adam作为激活函数，代码如下：

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=cfg.learn_rate)

6.4 训练
首先将数据放到GPU上，再将数据送入模型，进一步计算loss，采用binary_cross_entropy_with_logits作为loss函数，该函数在二分类中表现优秀，且内置了sigmoid函数，因此在模型中不需要额外添加sigmoid层，剩下的就是神经网络的八股文，代码如下：

data, label = data.to(cfg.device), label.to(cfg.device) logits = model(data) loss = F.binary_cross_entropy_with_logits( input=logits, target=label.double(), reduction='mean', ) model.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

该部分还有很多额外的代码并没有解释，均为计算准确率，查看模型效果的辅助代码，详情可查看tqdm、tensorboard、sklearn.metrics文档查看详细的使用方法。
6.5 测试
测试部分代码与训练代码大同小异，不再赘述。
7 试验结果实验结果并不好，MLP训练1000轮，CNN训练100轮，RNN训练20轮，总体准确率在73%~75%之间
###7.1 precision、recall、F1
MLP的各项数据如下；