基于word embedding对IMDB影评数据二分类

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最近做了很多和文本相关的项目，但不管是要计算文本相似度，还是对文本进行分类或者聚类，都免不了要将文本转换成词向量（wordvec），然后再进行一系列的数学操作。所以这可以说是整个流程中最重要的一项，有点类似于数据分析中的特征工程

最近做了很多和文本相关的项目，但不管是要计算文本相似度，还是对文本进行分类或者聚类，都免不了要将文本转换成词向量（wordvec），然后再进行一系列的数学操作。所以这可以说是整个流程中最重要的一项，有点类似于数据分析中的特征工程。

／ 01 ／词向量

转换成词向量本人用的最多的是将文本切割为word，这一过程被称之为token，而将文本转化为token这一过程称之为tokenization。而token有两种常见的编码形式，一种是one－hot，另一种是词嵌入（word－embedding）。这两种方式都是将二维的文本转换成三维的向量集合。

／ 02 ／ one－hot编码

关于One－hot在这也提一嘴。比如这样两句话：The cat sat on the mat／The dog ate my homework。它将所有出现过的词语存入一个列表a（

［＇The＇，＇cat＇，＇sat＇，＇on＇，＇the＇，＇mat．＇，＇The＇，＇dog＇，＇ate＇，＇my＇，＇homework．＇］

），每一个单词对应一个索引，比如The对映1，cat对映2，依次类推，最后将每个单词替换为索引处为1，其余为0的一组长度为11（len（a）＝11）的向量。

samples ＝［＇The cat sat on the mat．＇，＇The dog ate my homework．＇］＃ 10＃定义一个集合，得到｛＇The＇： 1，＇cat＇： 2，＇sat＇： 3，＇on＇： 4，＇the＇： 5，＇mat．＇： 6，＇dog＇： 7，＇ate＇： 8，＇my＇： 9，＇homework．＇： 10｝，也就是筛选出这个句子中对应的了哪些词，然后并赋予索引值，其实就是个词库token＿index ＝｛｝for sample in samples： for word in sample．split（）： if word not in token＿index： token＿index［word］＝ len（token＿index）＋ 1
＃　限制了读取的句子的长度，一句话最长10个词max＿length ＝ 10results ＝ np．zeros（shape＝（len（samples）， max＿length， max（token＿index．values（））＋ 1））
＃ print（results） 2， 10， 11for i， sample in enumerate（samples）： for j， word in list（enumerate（sample．split（）））［：max＿length］： index ＝ token＿index．get（word） results［i， j， index］＝ 1．print（results）［［［0． 1． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 1． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 1． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 1． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 1． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 1． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］］
［［0． 1． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 1． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 1． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 1． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 1．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］［0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0． 0．］］］

但是这样编码方式得到的向量集是二进制，且非常稀疏且维度巨大的，同时也没有保留前后文的联系，脱离了整个语境。

／ 03 ／ word－embedding编码

第二种编码方式word－embedding完全解决了上述这些缺点，它会给每个单词分配一个固定长度的向量（有50维的，有100维的，也有300维的），并且根据两个向量的余弦相似度可以得到两个词的相关性。

有两种业界常用的WordEmbedding生成方式，Continuous Bag Of Words （CBOW）方法和n－gram方法，我们采用n－gram方法。它是将一个句子按照固定长度分割为许多batch，从前往后每次选长度为skip＿window的窗口（可以设置为3，也可以设置为5）。对于窗口中的5个单词，以中间（也就是第三个单词）为中心，生成两队source－target单词对，source为中心单词，target为窗口中除中心词以外的其余单词。栗子如下。

The cat sat on the matskip＿window＝5source －－－＞ target第一个窗口The cat sat on thesat －－－＞ catsat －－－＞ the第二个窗口cat sat on the maton －－－＞ caton －－－＞ mat

然后得到的这些source－target作为分别作为输入和输出，具体的训练方法可以参照这篇博客。但是不一般不建议大家自己训练嵌入层，因为计算量实在是太大，

下面用到的嵌入层是用已经训练好的GLoVE数据集。

／ 04 ／导入数据

先来看下要做分类的数据集。

两个文件夹neg和pos分别存放差评和好评。一个txt对应一条评论。分别读入dataset中，其中neg定为0，pos定为1，对应存入labels中。

def read＿data（self）： dataset ＝［］ labels ＝［］ def eachFile（filepath，lab）： pathDir ＝ os．listdir（filepath） for allDir in pathDir： with open（filepath ＋＇／＇＋ allDir） as f： try： dataset．append（f．read（）） labels．append（lab） except UnicodeDecodeError： pass filepath ＝［＇C：／Users／伊雅／PycharmProjects／untitled／venv／share／nlp／aclImdb／aclImdb／test／neg＇，＇C：／Users／伊雅／PycharmProjects／untitled／venv／share／nlp／aclImdb／aclImdb／test／pos＇］ eachFile（filepath［0］，0） eachFile（filepath［1］， 1） return dataset，labels

／ 05 ／数据预处理

第二步就是得到按照频率大小排序的词语编号，并将每一个句子中所有单词替换为对应的编号。举个栗子：

somestr ＝［＇ha ha gua angry＇，＇howa ha gua excited＇］可以得到下面的字典，key为单词，value为单词的频数｛＇ha＇：3，＂gua＂：2，＂angry＂：1，＂howa＂：1，＂excited＂：1｝根据每个单词的频数将单词从大到小排列得到一个list［＇ha＇，＇gua＇，＇angry＇，＇howa＇，＇excited＇］第一个单词ha赋予编号1，gua赋予编号2，angry赋予编号3，．．．依次类推，这样可以得到所有单词的编号，word＿indexword＿index＝｛＇ha＇：1，＇gua＇：2，＇angry＇：3，＇howa＇：4，＇excited＇：5｝在现实计算中，由于出现的单词基数过大，所以会设定一个max＿words＝10000，表示取list的前10000个单词。最终可以将［＇ha ha gua angry＇，＇howa ha gua excited＇］转换为词向量［＇ha ha gua angry＇］－－－＞［1，1，2，3］［＇howa ha gua excited＇］－－－＞［4，1，2，5］

文本预处理的基本流程就如上所示。接下来就是使用keras的Tokenizer把导入的数据进行批量处理，转换为对应的词向量，并随机打乱顺序得到训练样本和测试样本。

def tokennize＿data（self）：＃导入数据集 dataset，labels＝self．read＿data（）＃构造一个分词器，num＿words默认是None处理所有字词，但是如果设置成一个整数，那么最后返回的是最常见的、出现频率最高的num＿words个字词。 tokenizer ＝ Tokenizer（num＿words＝self．max＿words）＃类方法之一，texts为将要训练的文本列表 tokenizer．fit＿on＿texts（texts＝dataset）＃将texts所有句子所有单词变为word＿index对应的数字 sequences ＝ tokenizer．texts＿to＿sequences（texts＝dataset）＃将所有的单词从大到小排列list，构建一个key为单词，value为单词对应在list的位置 word＿index ＝ tokenizer．word＿index ＃ print（word＿index） print（＇Found ％s unique tokens．＇％ len（word＿index））＃序列填充，如果向量长度超过maxlen则保留前maxlen，如果没有maxlen这么长，就用0填充 data ＝ pad＿sequences（sequences， maxlen＝self．max＿len）＃ asarray和array不同点是当labels发生变化时，asarray（labels）跟着发生变化，但array（labels）不变 labels ＝ np．asarray（labels） print（＇Shape of data tensor：＇， data．shape） print（＇Shape of label tensor：＇， labels．shape） indices ＝ np．arange（data．shape［0］）＃将indices的顺序打乱 np．random．shuffle（indices） data ＝ data［indices］ labels ＝ labels［indices］＃生成训练样本和测试样本＃训练样本数据集x＿train，训练样本类标签y＿train x＿train ＝ data［：self．training＿samples］ y＿train ＝ labels［：self．training＿samples］ x＿val ＝ data［self．training＿samples： self．training＿samples ＋ self．validation＿samples］ y＿val ＝ labels［self．training＿samples： self．training＿samples ＋ self．validation＿samples］ return x＿train， y＿train， x＿val， y＿val， word＿index

／ 06 ／构造embedding矩阵

下一步就是把word＿index的前10000个单词转化成对应的特征向量，构成embedding＿matrix嵌入层矩阵。下图为glove数据集，第一个字符为单词，第二到五十一为这个单词对应的1＊50维的向量。

因为glove数据集中的单词是成千上万的，我这里选的是50维的（一个单词对应一个1＊50的向量），但出现在word＿index前10000中的单词是有限的，因此要构造一个10000＊50维的嵌入层矩阵。

def parse＿word＿embedding（self，word＿index）： glove＿dir ＝＇C：／Users／伊雅／AppData／Local／Temp／baiduyunguanjia／onlinedit／cache／cddea73f1336cbed6744e3e9a91ad7f3／glove．6B．50d．txt＇ embeddings＿index ＝｛｝＃将glove中的单词存为key，对应的向量存为value f ＝ open（glove＿dir， encoding＝＇UTF－8＇） for line in f： values ＝ line．split（） word ＝ values［0］ coefs ＝ np．asarray（values［1：］， dtype＝＇float32＇） embeddings＿index［word］＝ coefs f．close（） print（＇Found ％s word vectors．＇％ len（embeddings＿index））＃ embedding＿matrix为训练好的嵌入层矩阵 embedding＿matrix ＝ np．zeros（（self．max＿words， self．embedding＿dim）） for word， i in word＿index．items（）：＃取前10000个 if i ＜ self．max＿words： embedding＿vector ＝ embeddings＿index．get（word）＃ embedding＿matrix［i］为对应word的向量 if embedding＿vector is not None： embedding＿matrix［i］＝ embedding＿vector return embedding＿matrix

／ 07 ／基于keras构建二分类模型

一切准备好以后就可以开始建模了。这里使用的是keras库。这里要说的是嵌入层，它的shape是（N，100，50）N是样本数，100是max＿len，因为在进行向量计算时，纬度必须保持一致，因为每个句子都变为长度为100的向量。如果这个句子只有3个单词，则前面97个为0，98，99，100分别为三个单词对应的编号。在文本预处理部分已经将所有句子填充为长度100的向量。50是指每一个单词用1＊50的向量替换，一个句子从1＊100维变成了1＊100＊50的三维向量。

def model（self）：＃创建模型，序贯模型 model ＝ Sequential（） model．add（Embedding（self．max＿words， self．embedding＿dim， input＿length＝self．max＿len））＃output＝ shape＝（？，100，50）．input＝shape＝（？，100） print（model．layers［0］．get＿weights（）） model．add（Flatten（））＃ input＝shape＝（？，100，50），output＝（？，5000）＃（32， 10， 64）＃32句话，每句话10个单词，每个单词有64维的词向量 print（model．layers［0］．get＿weights（））＃ Dense表示连接层，32是units，是输出纬度，activation表示激活函数，relu表示平均函数，sigmoid是正交矩阵 model．add（Dense（32， activation＝＇relu＇）） model．add（Dense（1， activation＝＇sigmoid＇）） model．summary（）＃将GLOVE加载到模型中 x＿train， y＿train， x＿val， y＿val， word＿index ＝ self．tokennize＿data（）＃嵌入层：＃ input＿dim：字典长度，即输入数据最大下标＋1 ＃ output＿dim：全连接嵌入的维度＃ input＿length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。如果要在该层后接Flatten层，然后接Dense层，则必须指定该参数，否则Dense层的输出维度无法自动推断。 embedding＿matrix ＝ self．parse＿word＿embedding（word＿index） print（embedding＿matrix） model．layers［0］．set＿weights（［embedding＿matrix］）＃权重矩阵固定，不在需要自我训练 model．layers［0］．trainable ＝ False＃模型的编译，优化器，可以是现成的优化器如rmsprop，binary＿crossentropy是交叉熵损失函数，一般用于二分类，metrics＝［＇acc＇］评估模型在训练和测试时的网络性能的指标， model．compile（optimizer＝＇rmsprop＇，loss＝＇binary＿crossentropy＇，metrics＝［＇acc＇］）＃ epochs表示循环次数，batch＿size表示每一次循环使用多少数据量 history ＝ model．fit（x＿train， y＿train，epochs＝10，batch＿size＝512，validation＿data＝（x＿val， y＿val）） result＝model．evaluate（x＿val， y＿val， verbose＝1） print（＇test score is＇，result［0］） print（＇test accuracy is ＇， result［1］） history＿dict ＝ history．history return history＿dict

／ 08 ／模型精度评价

得到的结果如下。Loss为损失，acc为准确率，val＿loss是验证集损失，val＿acc为验证集准确率。一共进行了10轮，由于数据量过大，为了提高效率，每一次只使用512个样本量进行计算。

Train on 3000 samples， validate on 12000 samplesEpoch 1／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 8s － loss： 0．5417 － acc： 0．76562048／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 1．1453 － acc： 0．71243000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 2s 692us／step － loss： 0．9635 － acc： 0．7367 － val＿loss： 0．4777 － val＿acc： 0．8094Epoch 2／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4469 － acc： 0．81252560／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4571 － acc： 0．80593000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 111us／step － loss： 0．4675 － acc： 0．8043 － val＿loss： 0．5002 － val＿acc： 0．8094Epoch 3／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．5139 － acc： 0．77342048／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4773 － acc： 0．80473000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 121us／step － loss： 0．4619 － acc： 0．8060 － val＿loss： 0．6160 － val＿acc： 0．8094Epoch 4／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4900 － acc： 0．82622560／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4332 － acc： 0．80863000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 115us／step － loss： 0．4307 － acc： 0．8070 － val＿loss： 0．4597 － val＿acc： 0．8107Epoch 5／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3809 － acc： 0．83402048／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4643 － acc： 0．79053000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 121us／step － loss： 0．4444 － acc： 0．7943 － val＿loss： 0．4704 － val＿acc： 0．8094Epoch 6／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4009 － acc： 0．79882048／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3815 － acc： 0．80133000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 123us／step － loss： 0．3935 － acc： 0．8063 － val＿loss： 0．4878 － val＿acc： 0．8112Epoch 7／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4118 － acc： 0．80272560／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3754 － acc： 0．82663000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 124us／step － loss： 0．3882 － acc： 0．8247 － val＿loss： 0．4903 － val＿acc： 0．8099Epoch 8／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．4186 － acc： 0．82622048／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3527 － acc： 0．84083000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 120us／step － loss： 0．3526 － acc： 0．8393 － val＿loss： 0．4804 － val＿acc： 0．7933Epoch 9／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3581 － acc： 0．90232048／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3764 － acc： 0．85603000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 115us／step － loss： 0．3583 － acc： 0．8573 － val＿loss： 0．4496 － val＿acc： 0．8108Epoch 10／10
512／3000 ［＝＝＝＝＞．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3099 － acc： 0．85352560／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞．．．．．］－ ETA： 0s － loss： 0．3728 － acc： 0．85823000／3000 ［＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝］－ 0s 114us／step － loss： 0．3630 － acc： 0．8563 － val＿loss： 0．4508 － val＿acc： 0．8093
test score is 0．45084257221221924test accuracy is 0．8093333333333333

得到的损失－准确曲线如下图所示。