阿里天池 NLP 入门赛 TextCNN 方案代码详细注释和流程讲解
前言
这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛，详细讲解了整个数据处理流程，以及如何从零构建一个模型，适合新手入门。
赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。实质上是一个 14 分类问题。
赛题数据由以下几个部分构成：训练集20w条样本，测试集A包括5w条样本，测试集B包括5w条样本。
比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction
数据可以通过上面的链接下载。
其中还用到了训练好的词向量文件。
词向量下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ewlck3zwXVQuAzraZ26Euw 提取码: qbpr
这篇文章中使用的模型主要是CNN + LSTM + Attention，主要学习的是数据处理的完整流程，以及模型构建的完整流程。虽然还没有使用 Bert 等方案，不过如果看完了这篇文章，理解了整个流程之后，即使你想要使用其他模型来处理，也能更快实现。
1. 为什么写篇文章
首先，这篇文章的代码全部都来源于 Datawhale 提供的开源代码，我添加了自己的笔记，帮助新手更好地理解这个代码。
1.1 Datawhale 提供的代码有哪些需要改进？
Datawhale 提供的代码里包含了数据处理，以及从 0 到 1模型建立的完整流程。但是和前面提供的 basesline 的都不太一样，它包含了非常多数据处理的细节，模型也是由 3 个部分构成，所以看起来难度陡然上升。
其次，代码里的注释非常少，也没有讲解整个数据处理和网络的整体流程。这些对于新手来说，增加了理解的门槛。
在数据竞赛方面，我也是一个新人，花了一天的时间，仔细研究数据在一种每一个步骤的转化，对于一些难以理解的代码，在群里询问之后，也得到了 Datawhale 成员的热心解答。最终才明白了全部的代码。
1.2 我做了什么改进？
所以，为了减少对于新手的阅读难度，我添加了一些内容。
-
首先，梳理了整个流程，包括两大部分：数据处理和模型。
因为代码不是从上到下顺序阅读的。因此，更容易让人理解的做法是：先从整体上给出宏观的数据转换流程图，其中要包括数据在每一步的 shape，以及包含的转换步骤，让读者心中有一个框架图，再带着这个框架图去看细节，会更加了然于胸。
-
其次，除了了解了整体流程，在真正的代码细节里，读者可能还是会看不懂某一段小逻辑。因此，我在原有代码的基础之上增添了许多注释，以降低代码的理解门槛。
2. 数据处理
2.1 数据拆分为 10 份
-
数据首先会经过
all_data2fold函数，这个函数的作用是把原始的 DataFrame 数据，转换为一个list，有 10 个元素，表示交叉验证里的 10 份，每个元素是dict，每个dict包括label和text。首先根据
label来划分数据行所在index, 生成label2id。label2id是一个dict，key为label，value是一个list，存储的是该类对应的index。
然后根据
label2id，把每一类别的数据，划分到 10 份数据中。
最终得到的数据
fold_data是一个list，有 10 个元素，每个元素是dict，包括label和text的列表：[{labels:textx}, {labels:textx}. . .]。 -
最后，把前 9 份数据作为训练集
train_data，最后一份数据作为验证集dev_data，并读取测试集test_data。
2.2 定义并创建 Vacab
Vocab 的作用是：
- 创建 词 和
index对应的字典，这里包括 2 份字典，分别是：_id2word和_id2extword。 - 其中
_id2word是从新闻得到的， 把词频小于 5 的词替换为了UNK。对应到模型输入的batch_inputs1。 _id2extword是从word2vec.txt中得到的，有 5976 个词。对应到模型输入的batch_inputs2。- 后面会有两个
embedding层，其中_id2word对应的embedding是可学习的，_id2extword对应的embedding是从文件中加载的，是固定的。 - 创建 label 和 index 对应的字典。
- 上面这些字典，都是基于
train_data创建的。
3. 模型
3.1 把文章分割为句子
-
上上一步得到的 3 个数据，都是一个
list，list里的每个元素是 dict，每个 dict 包括label和text。这 3 个数据会经过get_examples函数。get_examples函数里，会调用sentence_split函数，把每一篇文章分割成为句子。然后，根据
vocab，把 word 转换为对应的索引，这里使用了 2 个字典，转换为 2 份索引，分别是：word_ids和extword_ids。最后返回的数据是一个 list，每个元素是一个 tuple:(label, 句子数量，doc)。其中doc又是一个 list，每个 元素是一个 tuple:(句子长度，word_ids, extword_ids)。
-
在迭代训练时，调用
data_iter函数，生成每一批的batch_data。在data_iter函数里，会调用batch_slice函数生成每一个batch。拿到batch_data后，每个数据的格式仍然是上图中所示的格式，下面，调用batch2tensor函数。
3.2 生成训练数据
batch2tensor函数最后返回的数据是：(batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks), batch_labels。形状都是(batch_size, doc_len, sent_len)。doc_len表示每篇新闻有几句话，sent_len表示每句话有多少个单词。
batch_masks在有单词的位置，值为1，其他地方为 0，用于后面计算 Attention，把那些没有单词的位置的 attention 改为 0。
batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks，形状是(batch_size, doc_len, sent_len)，转换为(batch_size * doc_len, sent_len)。
3.3 网络部分
下面，终于来到网络部分。模型结构图如下：
3.3.1 WordCNNEncoder
WordCNNEncoder 网络结构示意图如下：
1. Embedding
batch_inputs1, batch_inputs2都输入到WordCNNEncoder。WordCNNEncoder包括两个embedding层，分别对应batch_inputs1，embedding 层是可学习的，得到word_embed；batch_inputs2，读取的是外部训练好的词向量，因此是不可学习的，得到extword_embed。所以会分别得到两个词向量，将 2 个词向量相加，得到最终的词向量batch_embed，形状是(batch_size * doc_len, sent_len, 100)，然后添加一个维度，变为(batch_size * doc_len, 1, sent_len, 100)，对应 Pytorch 里图像的(B, C, H, W)。
2. CNN
然后，分别定义 3 个卷积核，output channel 都是 100 维。
第一个卷积核大小为[2,100]，得到的输出是(batch_size * doc_len, 100， sent_len-2+1, 1)，定义一个池化层大小为[sent_len-2+1, 1]，最终得到输出经过squeeze()的形状是(batch_size * doc_len, 100)。
同理，第 2 个卷积核大小为[3,100]，第 3 个卷积核大小为[4,100]。卷积+池化得到的输出形状也是(batch_size * doc_len, 100)。
最后，将这 3 个向量在第 2 个维度上做拼接，得到输出的形状是(batch_size * doc_len, 300)。
3.3.2 shape 转换
把上一步得到的数据的形状，转换为(batch_size , doc_len, 300)名字是sent_reps。然后，对mask进行处理。
batch_masks的形状是(batch_size , doc_len, 300)，表示单词的 mask，经过sent_masks = batch_masks.bool().any(2).float()得到句子的 mask。含义是：在最后一个维度，判断是否有单词，只要有 1 个单词，那么整句话的 mask 就是 1，sent_masks的维度是：(batch_size , doc_len)。
3.3.3 SentEncoder
SentEncoder 网络结构示意图如下：
SentEncoder包含了 2 层的双向 LSTM，输入数据sent_reps的形状是(batch_size , doc_len, 300)，LSTM 的 hidden_size 为 256，由于是双向的，经过 LSTM 后的数据维度是(batch_size , doc_len, 512)，然后和 mask 按位置相乘，把没有单词的句子的位置改为 0，最后输出的数据sent_hiddens，维度依然是(batch_size , doc_len, 512)。
3.3.4 Attention
接着，经过Attention。Attention的输入是sent_hiddens和sent_masks。在Attention里，sent_hiddens首先经过线性变化得到key，维度不变，依然是(batch_size , doc_len, 512)。
然后key和query相乘，得到outputs。query的维度是512，因此output的维度是(batch_size , doc_len)，这个就是我们需要的attention，表示分配到每个句子的权重。下一步需要对这个attetion做softmax，并使用sent_masks，把没有单词的句子的权重置为-1e32，得到masked_attn_scores。
最后把masked_attn_scores和key相乘，得到batch_outputs，形状是(batch_size, 512)。
3.3.5 FC
最后经过FC层，得到分类概率的向量。
4. 完整代码+注释
4.1 数据处理
导入包
import random
import numpy as np
import torch
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)-15s %(levelname)s: %(message)s')
# set seed
seed = 666
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
# set cuda
gpu = 0
use_cuda = gpu >= 0 and torch.cuda.is_available()
if use_cuda:
torch.cuda.set_device(gpu)
device = torch.device("cuda", gpu)
else:
device = torch.device("cpu")
logging.info("Use cuda: %s, gpu id: %d.", use_cuda, gpu)
2020-08-13 17:12:16,510 INFO: Use cuda: False, gpu id: 0.
4.1.1 把数据分成 10 份
数据会经过all_data2fold函数，这个函数的作用是把原始的 DataFrame 数据，转换为一个list，有 10 个元素，每个元素是 dict，包括 label 和 text的列表：[{labels:textx}, {labels:textx}. . .]。
# split data to 10 fold
fold_num = 10
data_file = 'train_set.csv'
import pandas as pd
def all_data2fold(fold_num, num=10000):
fold_data = []
f = pd.read_csv(data_file, sep='\t', encoding='UTF-8')
texts = f['text'].tolist()[:num]
labels = f['label'].tolist()[:num]
total = len(labels)
index = list(range(total))
# 打乱数据
np.random.shuffle(index)
# all_texts 和 all_labels 都是 shuffle 之后的数据
all_texts = []
all_labels = []
for i in index:
all_texts.append(texts[i])
all_labels.append(labels[i])
# 构造一个 dict，key 为 label，value 是一个 list，存储的是该类对应的 index
label2id = {}
for i in range(total):
label = str(all_labels[i])
if label not in label2id:
label2id[label] = [i]
else:
label2id[label].append(i)
# all_index 是一个 list，里面包括 10 个 list，称为 10 个 fold，存储 10 个 fold 对应的 index
all_index = [[] for _ in range(fold_num)]
for label, data in label2id.items():
# print(label, len(data))
batch_size = int(len(data) / fold_num)
# other 表示多出来的数据，other 的数据量是小于 fold_num 的
other = len(data) - batch_size * fold_num
# 把每一类对应的 index，添加到每个 fold 里面去
for i in range(fold_num):
# 如果 i < other，那么将一个数据添加到这一轮 batch 的数据中
cur_batch_size = batch_size + 1 if i < other else batch_size
# print(cur_batch_size)
# batch_data 是该轮 batch 对应的索引
batch_data = [data[i * batch_size + b] for b in range(cur_batch_size)]
all_index[i].extend(batch_data)
batch_size = int(total / fold_num)
other_texts = []
other_labels = []
other_num = 0
start = 0
# 由于上面在分 batch 的过程中，每个 batch 的数据量不一样，这里是把数据平均到每个 batch
for fold in range(fold_num):
num = len(all_index[fold])
texts = [all_texts[i] for i in all_index[fold]]
labels = [all_labels[i] for i in all_index[fold]]
if num > batch_size: # 如果大于 batch_size 那么就取 batch_size 大小的数据
fold_texts = texts[:batch_size]
other_texts.extend(texts[batch_size:])
fold_labels = labels[:batch_size]
other_labels.extend(labels[batch_size:])
other_num += num - batch_size
elif num < batch_size: # 如果小于 batch_size，那么就补全到 batch_size 的大小
end = start + batch_size - num
fold_texts = texts + other_texts[start: end]
fold_labels = labels + other_labels[start: end]
start = end
else:
fold_texts = texts
fold_labels = labels
assert batch_size == len(fold_labels)
# shuffle
index = list(range(batch_size))
np.random.shuffle(index)
# 这里是为了打乱数据
shuffle_fold_texts = []
shuffle_fold_labels = []
for i in index:
shuffle_fold_texts.append(fold_texts[i])
shuffle_fold_labels.append(fold_labels[i])
data = {'label': shuffle_fold_labels, 'text': shuffle_fold_texts}
fold_data.append(data)
logging.info("Fold lens %s", str([len(data['label']) for data in fold_data]))
return fold_data
# fold_data 是一个 list，有 10 个元素，每个元素是 dict，包括 label 和 text
fold_data = all_data2fold(10)
2020-08-13 17:12:45,012 INFO: Fold lens [1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000]
4.1.2 拆分训练集、验证集，读取测试集
把前 9 份数据作为训练集train_data，最后一份数据作为验证集dev_data，并读取测试集test_data。
# build train, dev, test data
fold_id = 9
# dev
dev_data = fold_data[fold_id]
# train 取出前 9 个 fold 的数据
train_texts = []
train_labels = []
for i in range(0, fold_id):
data = fold_data[i]
train_texts.extend(data['text'])
train_labels.extend(data['label'])
train_data = {'label': train_labels, 'text': train_texts}
# test 读取测试集数据
test_data_file = 'test_a.csv'
f = pd.read_csv(test_data_file, sep='\t', encoding='UTF-8')
texts = f['text'].tolist()
test_data = {'label': [0] * len(texts), 'text': texts}
4.1.3创建 Vocab
Vocab 的作用是：
- 创建 词 和
index对应的字典，这里包括 2 份字典，分别是：_id2word和_id2extword。 - 其中
_id2word是从新闻得到的， 把词频小于 5 的词替换为了UNK。对应到模型输入的batch_inputs1。 _id2extword是从word2vec.txt中得到的，有 5976 个词。对应到模型输入的batch_inputs2。- 后面会有两个
embedding层，其中_id2word对应的embedding是可学习的，_id2extword对应的embedding是从文件中加载的，是固定的。 - 创建 label 和 index 对应的字典。
- 上面这些字典，都是基于
train_data创建的。
# build vocab
from collections import Counter
from transformers import BasicTokenizer
basic_tokenizer = BasicTokenizer()
# Vocab 的作用是：
# 1. 创建 词 和 index 对应的字典，这里包括 2 份字典，分别是：_id2word 和 _id2extword
# 其中 _id2word 是从新闻得到的， 把词频小于 5 的词替换为了 UNK。对应到模型输入的 batch_inputs1。
# _id2extword 是从 word2vec.txt 中得到的，有 5976 个词。对应到模型输入的 batch_inputs2。
# 后面会有两个 embedding 层，其中 _id2word 对应的 embedding 是可学习的，_id2extword 对应的 embedding 是从文件中加载的，是固定的
# 2.创建 label 和 index 对应的字典
class Vocab():
def __init__(self, train_data):
self.min_count = 5
self.pad = 0
self.unk = 1
self._id2word = ['[PAD]', '[UNK]']
self._id2extword = ['[PAD]', '[UNK]']
self._id2label = []
self.target_names = []
self.build_vocab(train_data)
reverse = lambda x: dict(zip(x, range(len(x))))
#创建词和 index 对应的字典
self._word2id = reverse(self._id2word)
#创建 label 和 index 对应的字典
self._label2id = reverse(self._id2label)
logging.info("Build vocab: words %d, labels %d." % (self.word_size, self.label_size))
#创建词典
def build_vocab(self, data):
self.word_counter = Counter()
#计算每个词出现的次数
for text in data['text']:
words = text.split()
for word in words:
self.word_counter[word] += 1
# 去掉频次小于 min_count = 5 的词，把词存到 _id2word
for word, count in self.word_counter.most_common():
if count >= self.min_count:
self._id2word.append(word)
label2name = {0: '科技', 1: '股票', 2: '体育', 3: '娱乐', 4: '时政', 5: '社会', 6: '教育', 7: '财经',
8: '家居', 9: '游戏', 10: '房产', 11: '时尚', 12: '彩票', 13: '星座'}
self.label_counter = Counter(data['label'])
for label in range(len(self.label_counter)):
count = self.label_counter[label] # 取出 label 对应的次数
self._id2label.append(label)
self.target_names.append(label2name[label]) # 根据label数字取出对应的名字
def load_pretrained_embs(self, embfile):
with open(embfile, encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
items = lines[0].split()
# 第一行分别是单词数量、词向量维度
word_count, embedding_dim = int(items[0]), int(items[1])
index = len(self._id2extword)
embeddings = np.zeros((word_count + index, embedding_dim))
# 下面的代码和 word2vec.txt 的结构有关
for line in lines[1:]:
values = line.split()
self._id2extword.append(values[0]) # 首先添加第一列的单词
vector = np.array(values[1:], dtype='float64') # 然后添加后面 100 列的词向量
embeddings[self.unk] += vector
embeddings[index] = vector
index += 1
# unk 的词向量是所有词的平均
embeddings[self.unk] = embeddings[self.unk] / word_count
# 除以标准差干嘛？
embeddings = embeddings / np.std(embeddings)
reverse = lambda x: dict(zip(x, range(len(x))))
self._extword2id = reverse(self._id2extword)
assert len(set(self._id2extword)) == len(self._id2extword)
return embeddings
# 根据单词得到 id
def word2id(self, xs):
if isinstance(xs, list):
return [self._word2id.get(x, self.unk) for x in xs]
return self._word2id.get(xs, self.unk)
# 根据单词得到 ext id
def extword2id(self, xs):
if isinstance(xs, list):
return [self._extword2id.get(x, self.unk) for x in xs]
return self._extword2id.get(xs, self.unk)
# 根据 label 得到 id
def label2id(self, xs):
if isinstance(xs, list):
return [self._label2id.get(x, self.unk) for x in xs]
return self._label2id.get(xs, self.unk)
@property
def word_size(self):
return len(self._id2word)
@property
def extword_size(self):
return len(self._id2extword)
@property
def label_size(self):
return len(self._id2label)
vocab = Vocab(train_data)
[1, 1, 0, 0, 2, 0, 6, 2, 1, 4]
4.2 模型
4.2.1 定义 Attention
Attention的输入是sent_hiddens和sent_masks。在Attention里，sent_hiddens首先经过线性变化得到key，维度不变，依然是(batch_size , doc_len, 512)。
然后key和query相乘，得到outputs。query的维度是512，因此output的维度是(batch_size , doc_len)，这个就是我们需要的attention，表示分配到每个句子的权重。下一步需要对这个attetion做softmax，并使用sent_masks，把没有单词的句子的权重置为-1e32，得到masked_attn_scores。
最后把masked_attn_scores和key相乘，得到batch_outputs，形状是(batch_size, 512)。
# build module
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
self.weight.data.normal_(mean=0.0, std=0.05)
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
b = np.zeros(hidden_size, dtype=np.float32)
self.bias.data.copy_(torch.from_numpy(b))
self.query = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
self.query.data.normal_(mean=0.0, std=0.05)
def forward(self, batch_hidden, batch_masks):
# batch_hidden: b * doc_len * hidden_size (2 * hidden_size of lstm)
# batch_masks: b x doc_len
# linear
# key： b * doc_len * hidden
key = torch.matmul(batch_hidden, self.weight) + self.bias
# compute attention
# matmul 会进行广播
#outputs: b * doc_len
outputs = torch.matmul(key, self.query)
# 1 - batch_masks 就是取反，把没有单词的句子置为 0
# masked_fill 的作用是 在 为 1 的地方替换为 value: float(-1e32)
masked_outputs = outputs.masked_fill((1 - batch_masks).bool(), float(-1e32))
#attn_scores：b * doc_len
attn_scores = F.softmax(masked_outputs, dim=1)
# 对于全零向量，-1e32的结果为 1/len, -inf为nan, 额外补0
masked_attn_scores = attn_scores.masked_fill((1 - batch_masks).bool(), 0.0)
# sum weighted sources
# masked_attn_scores.unsqueeze(1)：# b * 1 * doc_len
# key：b * doc_len * hidden
# batch_outputs：b * hidden
batch_outputs = torch.bmm(masked_attn_scores.unsqueeze(1), key).squeeze(1)
return batch_outputs, attn_scores
4.2.2 定义 WordCNNEncoder
1. Embedding
batch_inputs1, batch_inputs2都输入到WordCNNEncoder。WordCNNEncoder包括两个embedding层，分别对应batch_inputs1，embedding 层是可学习的，得到word_embed；batch_inputs2，读取的是外部训练好的词向，因此是不可学习的，得到extword_embed。所以会分别得到两个词向量，将 2 个词向量相加，得到最终的词向量batch_embed，形状是(batch_size * doc_len, sent_len, 100)，然后添加一个维度，变为(batch_size * doc_len, 1, sent_len, 100)，对应 Pytorch 里图像的(B, C, H, W)。
2. CNN
然后，分别定义 3 个卷积核，output channel 都是 100 维。
第一个卷积核大小为[2,100]，得到的输出是(batch_size * doc_len, 100， sent_len-2+1, 1)，定义一个池化层大小为[sent_len-2+1, 1]，最终得到输出经过squeeze()的形状是(batch_size * doc_len, 100)。
同理，第 2 个卷积核大小为[3,100]，第 3 个卷积核大小为[4,100]。卷积+池化得到的输出形状也是(batch_size * doc_len, 100)。
最后，将这 3 个向量在第 2 个维度上做拼接，得到输出的形状是(batch_size * doc_len, 300)。
# 读取训练好的词向量文件
word2vec_path = '../emb/word2vec.txt'
dropout = 0.15
# 输入是：
# 输出是：
class WordCNNEncoder(nn.Module):
def __init__(self, vocab):
super(WordCNNEncoder, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.word_dims = 100 # 词向量的长度是 100 维
# padding_idx 表示当取第 0 个词时，向量全为 0
# 这个 Embedding 层是可学习的
self.word_embed = nn.Embedding(vocab.word_size, self.word_dims, padding_idx=0)
extword_embed = vocab.load_pretrained_embs(word2vec_path)
extword_size, word_dims = extword_embed.shape
logging.info("Load extword embed: words %d, dims %d." % (extword_size, word_dims))
# # 这个 Embedding 层是不可学习的
self.extword_embed = nn.Embedding(extword_size, word_dims, padding_idx=0)
self.extword_embed.weight.data.copy_(torch.from_numpy(extword_embed))
self.extword_embed.weight.requires_grad = False
input_size = self.word_dims
self.filter_sizes = [2, 3, 4] # n-gram window
self.out_channel = 100
# 3 个卷积层，卷积核大小分别为 [2,100], [3,100], [4,100]
self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, self.out_channel, (filter_size, input_size), bias=True)
for filter_size in self.filter_sizes])
def forward(self, word_ids, extword_ids):
# word_ids: sentence_num * sentence_len
# extword_ids: sentence_num * sentence_len
# batch_masks: sentence_num * sentence_len
sen_num, sent_len = word_ids.shape
# word_embed: sentence_num * sentence_len * 100
# 根据 index 取出词向量
word_embed = self.word_embed(word_ids)
extword_embed = self.extword_embed(extword_ids)
batch_embed = word_embed + extword_embed
if self.training:
batch_embed = self.dropout(batch_embed)
# batch_embed: sentence_num x 1 x sentence_len x 100
# squeeze 是为了添加一个 channel 的维度，成为 B * C * H * W
# 方便下面做 卷积
batch_embed.unsqueeze_(1)
pooled_outputs = []
# 通过 3 个卷积核做 3 次卷积核池化
for i in range(len(self.filter_sizes)):
# 通过池化公式计算池化后的高度: o = (i-k)/s+1
# 其中 o 表示输出的长度
# k 表示卷积核大小
# s 表示步长，这里为 1
filter_height = sent_len - self.filter_sizes[i] + 1
# conv：sentence_num * out_channel * filter_height * 1
conv = self.convs[i](batch_embed)
hidden = F.relu(conv)
# 定义池化层
mp = nn.MaxPool2d((filter_height, 1)) # (filter_height, filter_width)
# pooled：sentence_num * out_channel * 1 * 1 -> sen_num * out_channel
# 也可以通过 squeeze 来删除无用的维度
pooled = mp(hidden).reshape(sen_num,
self.out_channel)
pooled_outputs.append(pooled)
# 拼接 3 个池化后的向量
# reps: sen_num * (3*out_channel)
reps = torch.cat(pooled_outputs, dim=1)
if self.training:
reps = self.dropout(reps)
return reps
4.2.3 定义 SentEncoder
SentEncoder包含了 2 层的双向 LSTM，输入数据sent_reps的形状是(batch_size , doc_len, 300)，LSTM 的 hidden_size 为 256，由于是双向的，经过 LSTM 后的数据维度是(batch_size , doc_len, 512)，然后和 mask 按位置相乘，把没有单词的句子的位置改为 0，最后输出的数据sent_hiddens，维度依然是(batch_size , doc_len, 512)。
# build sent encoder
sent_hidden_size = 256
sent_num_layers = 2
class SentEncoder(nn.Module):
def __init__(self, sent_rep_size):
super(SentEncoder, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.sent_lstm = nn.LSTM(
input_size=sent_rep_size, # 每个句子经过 CNN 后得到 300 维向量
hidden_size=sent_hidden_size,# 输出的维度
num_layers=sent_num_layers,
batch_first=True,
bidirectional=True
)
def forward(self, sent_reps, sent_masks):
# sent_reps: b * doc_len * sent_rep_size
# sent_masks: b * doc_len
# sent_hiddens: b * doc_len * hidden*2
# sent_hiddens: batch, seq_len, num_directions * hidden_size
sent_hiddens, _ = self.sent_lstm(sent_reps)
# 对应相乘，用到广播，是为了只保留有句子的位置的数值
sent_hiddens = sent_hiddens * sent_masks.unsqueeze(2)
if self.training:
sent_hiddens = self.dropout(sent_hiddens)
return sent_hiddens
4.2.4 定义整个模型
把 WordCNNEncoder、SentEncoder、Attention、FC 全部连接起来
# build model
class Model(nn.Module):
def __init__(self, vocab):
super(Model, self).__init__()
self.sent_rep_size = 300 # 经过 CNN 后得到的 300 维向量
self.doc_rep_size = sent_hidden_size * 2 # lstm 最后输出的向量长度
self.all_parameters = {}
parameters = []
self.word_encoder = WordCNNEncoder(vocab)
parameters.extend(list(filter(lambda p: p.requires_grad, self.word_encoder.parameters())))
self.sent_encoder = SentEncoder(self.sent_rep_size)
self.sent_attention = Attention(self.doc_rep_size)
parameters.extend(list(filter(lambda p: p.requires_grad, self.sent_encoder.parameters())))
parameters.extend(list(filter(lambda p: p.requires_grad, self.sent_attention.parameters())))
# doc_rep_size
self.out = nn.Linear(self.doc_rep_size, vocab.label_size, bias=True)
parameters.extend(list(filter(lambda p: p.requires_grad, self.out.parameters())))
if use_cuda:
self.to(device)
if len(parameters) > 0:
self.all_parameters["basic_parameters"] = parameters
logging.info('Build model with cnn word encoder, lstm sent encoder.')
para_num = sum([np.prod(list(p.size())) for p in self.parameters()])
logging.info('Model param num: %.2f M.' % (para_num / 1e6))
def forward(self, batch_inputs):
# batch_inputs(batch_inputs1, batch_inputs2): b * doc_len * sentence_len
# batch_masks : b * doc_len * sentence_len
batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks = batch_inputs
batch_size, max_doc_len, max_sent_len = batch_inputs1.shape[0], batch_inputs1.shape[1], batch_inputs1.shape[2]
# batch_inputs1: sentence_num * sentence_len
batch_inputs1 = batch_inputs1.view(batch_size * max_doc_len, max_sent_len)
# batch_inputs2: sentence_num * sentence_len
batch_inputs2 = batch_inputs2.view(batch_size * max_doc_len, max_sent_len)
# batch_masks: sentence_num * sentence_len
batch_masks = batch_masks.view(batch_size * max_doc_len, max_sent_len)
# sent_reps: sentence_num * sentence_rep_size
# sen_num * (3*out_channel) = sen_num * 300
sent_reps = self.word_encoder(batch_inputs1, batch_inputs2)
# sent_reps：b * doc_len * sent_rep_size
sent_reps = sent_reps.view(batch_size, max_doc_len, self.sent_rep_size)
# batch_masks：b * doc_len * max_sent_len
batch_masks = batch_masks.view(batch_size, max_doc_len, max_sent_len)
# sent_masks：b * doc_len any(2) 表示在 第二个维度上判断
# 表示如果如果一个句子中有词 true，那么这个句子就是 true，用于给 lstm 过滤
sent_masks = batch_masks.bool().any(2).float() # b x doc_len
# sent_hiddens: b * doc_len * num_directions * hidden_size
# sent_hiddens: batch, seq_len, 2 * hidden_size
sent_hiddens = self.sent_encoder(sent_reps, sent_masks)
# doc_reps: b * (2 * hidden_size)
# atten_scores: b * doc_len
doc_reps, atten_scores = self.sent_attention(sent_hiddens, sent_masks)
# b * num_labels
batch_outputs = self.out(doc_reps)
return batch_outputs
model = Model(vocab)
4.2.5 定义 Optimizer
这部分比较容易理解，就是把所有的参数都添加到Optimizer里，定义一些辅助函数。
# build optimizer
learning_rate = 2e-4
decay = .75
decay_step = 1000
class Optimizer:
def __init__(self, model_parameters):
self.all_params = []
self.optims = []
self.schedulers = []
for name, parameters in model_parameters.items():
if name.startswith("basic"):
optim = torch.optim.Adam(parameters, lr=learning_rate)
self.optims.append(optim)
l = lambda step: decay ** (step // decay_step)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optim, lr_lambda=l)
self.schedulers.append(scheduler)
self.all_params.extend(parameters)
else:
Exception("no nameed parameters.")
self.num = len(self.optims)
def step(self):
for optim, scheduler in zip(self.optims, self.schedulers):
optim.step()
scheduler.step()
optim.zero_grad()
def zero_grad(self):
for optim in self.optims:
optim.zero_grad()
def get_lr(self):
lrs = tuple(map(lambda x: x.get_lr()[-1], self.schedulers))
lr = ' %.5f' * self.num
res = lr % lrs
return res
4.2.6定义 sentence_split，把文章划分为句子
输入的text表示一篇新闻，最后返回的 segments 是一个list，其中每个元素是 tuple：(句子长度，句子本身)。
#
# 作用是：根据一篇文章，把这篇文章分割成多个句子
# text 是一个新闻的文章
# vocab 是词典
# max_sent_len 表示每句话的长度
# max_segment 表示最多有几句话
# 最后返回的 segments 是一个list，其中每个元素是 tuple：(句子长度，句子本身)
def sentence_split(text, vocab, max_sent_len=256, max_segment=16):
words = text.strip().split()
document_len = len(words)
# 划分句子的索引，句子长度为 max_sent_len
index = list(range(0, document_len, max_sent_len))
index.append(document_len)
segments = []
for i in range(len(index) - 1):
# 根据索引划分句子
segment = words[index[i]: index[i + 1]]
assert len(segment) > 0
# 把出现太少的词替换为 UNK
segment = [word if word in vocab._id2word else '<UNK>' for word in segment]
# 添加 tuple:(句子长度，句子本身)
segments.append([len(segment), segment])
assert len(segments) > 0
# 如果大于 max_segment 句话，则局数减少一半，返回一半的句子
if len(segments) > max_segment:
segment_ = int(max_segment / 2)
return segments[:segment_] + segments[-segment_:]
else:
# 否则返回全部句子
return segments
4.2.7 定义 get_examples
遍历每一篇新闻，对每篇新闻都调用sentence_split来分割句子。
最后返回的数据是一个 list，每个元素是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)。其中 doc 又是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)。
# 最后返回的数据是一个 list，每个元素是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)
# 其中 doc 又是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)
def get_examples(data, vocab, max_sent_len=256, max_segment=8):
label2id = vocab.label2id
examples = []
for text, label in zip(data['text'], data['label']):
# label
id = label2id(label)
# sents_words: 是一个list，其中每个元素是 tuple：(句子长度，句子本身)
sents_words = sentence_split(text, vocab, max_sent_len, max_segment)
doc = []
for sent_len, sent_words in sents_words:
# 把 word 转为 id
word_ids = vocab.word2id(sent_words)
# 把 word 转为 ext id
extword_ids = vocab.extword2id(sent_words)
doc.append([sent_len, word_ids, extword_ids])
examples.append([id, len(doc), doc])
logging.info('Total %d docs.' % len(examples))
return examples
4.2.8 定义 batch_slice
把数据分割为多个 batch，组成一个 list 并返回
# build loader
# data 参数就是 get_examples() 得到的
# data是一个 list，每个元素是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)
# 其中 doc 又是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)
def batch_slice(data, batch_size):
batch_num = int(np.ceil(len(data) / float(batch_size)))
for i in range(batch_num):
# 如果 i < batch_num - 1，那么大小为 batch_size，否则就是最后一批数据
cur_batch_size = batch_size if i < batch_num - 1 else len(data) - batch_size * i
docs = [data[i * batch_size + b] for b in range(cur_batch_size)]
yield docs
4.2.9 定义 data_iter
在迭代训练时，调用data_iter函数，生成每一批的batch_data。而data_iter函数里面会调用batch_slice函数。
# data 参数就是 get_examples() 得到的
# data是一个 list，每个元素是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)
# 其中 doc 又是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)
def data_iter(data, batch_size, shuffle=True, noise=1.0):
"""
randomly permute data, then sort by source length, and partition into batches
ensure that the length of sentences in each batch
"""
batched_data = []
if shuffle:
# 这里是打乱所有数据
np.random.shuffle(data)
# lengths 表示的是 每篇文章的句子数量
lengths = [example[1] for example in data]
noisy_lengths = [- (l + np.random.uniform(- noise, noise)) for l in lengths]
sorted_indices = np.argsort(noisy_lengths).tolist()
sorted_data = [data[i] for i in sorted_indices]
else:
sorted_data = data
# 把 batch 的数据放进一个 list
batched_data.extend(list(batch_slice(sorted_data, batch_size)))
if shuffle:
# 打乱 多个 batch
np.random.shuffle(batched_data)
for batch in batched_data:
yield batch
4.2.10 定义指标计算
# some function
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score
def get_score(y_ture, y_pred):
y_ture = np.array(y_ture)
y_pred = np.array(y_pred)
f1 = f1_score(y_ture, y_pred, average='macro') * 100
p = precision_score(y_ture, y_pred, average='macro') * 100
r = recall_score(y_ture, y_pred, average='macro') * 100
return str((reformat(p, 2), reformat(r, 2), reformat(f1, 2))), reformat(f1, 2)
# 保留 n 位小数点
def reformat(num, n):
return float(format(num, '0.' + str(n) + 'f'))
4.2.11 定义训练和测试的方法
比较难看懂的是batch2tensor函数。batch2tensor函数最后返回的数据是：(batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks), batch_labels。形状都是(batch_size, doc_len, sent_len)。doc_len表示每篇新闻有几乎话，sent_len表示每句话有多少个单词。
batch_masks在有单词的位置，值为1，其他地方为 0，用于后面计算 Attention，把那些没有单词的位置的 attention 改为 0。
batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks，形状是(batch_size, doc_len, sent_len)，转换为(batch_size * doc_len, sent_len)。
# build trainer
import time
from sklearn.metrics import classification_report
clip = 5.0
epochs = 1
early_stops = 3
log_interval = 50
test_batch_size = 128
train_batch_size = 128
save_model = './cnn.bin'
save_test = './cnn.csv'
class Trainer():
def __init__(self, model, vocab):
self.model = model
self.report = True
# get_examples() 返回的结果是 一个 list
# 每个元素是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)
# 其中 doc 又是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)
self.train_data = get_examples(train_data, vocab)
self.batch_num = int(np.ceil(len(self.train_data) / float(train_batch_size)))
self.dev_data = get_examples(dev_data, vocab)
self.test_data = get_examples(test_data, vocab)
# criterion
self.criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# label name
self.target_names = vocab.target_names
# optimizer
self.optimizer = Optimizer(model.all_parameters)
# count
self.step = 0
self.early_stop = -1
self.best_train_f1, self.best_dev_f1 = 0, 0
self.last_epoch = epochs
def train(self):
logging.info('Start training...')
for epoch in range(1, epochs + 1):
train_f1 = self._train(epoch)
dev_f1 = self._eval(epoch)
if self.best_dev_f1 <= dev_f1:
logging.info(
"Exceed history dev = %.2f, current dev = %.2f" % (self.best_dev_f1, dev_f1))
torch.save(self.model.state_dict(), save_model)
self.best_train_f1 = train_f1
self.best_dev_f1 = dev_f1
self.early_stop = 0
else:
self.early_stop += 1
if self.early_stop == early_stops:
logging.info(
"Eearly stop in epoch %d, best train: %.2f, dev: %.2f" % (
epoch - early_stops, self.best_train_f1, self.best_dev_f1))
self.last_epoch = epoch
break
def test(self):
self.model.load_state_dict(torch.load(save_model))
self._eval(self.last_epoch + 1, test=True)
def _train(self, epoch):
self.optimizer.zero_grad()
self.model.train()
start_time = time.time()
epoch_start_time = time.time()
overall_losses = 0
losses = 0
batch_idx = 1
y_pred = []
y_true = []
for batch_data in data_iter(self.train_data, train_batch_size, shuffle=True):
torch.cuda.empty_cache()
# batch_inputs: (batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks)
# 形状都是：batch_size * doc_len * sent_len
# batch_labels: batch_size
batch_inputs, batch_labels = self.batch2tensor(batch_data)
# batch_outputs：b * num_labels
batch_outputs = self.model(batch_inputs)
# criterion 是 CrossEntropyLoss，真实标签的形状是：N
# 预测标签的形状是：(N,C)
loss = self.criterion(batch_outputs, batch_labels)
loss.backward()
loss_value = loss.detach().cpu().item()
losses += loss_value
overall_losses += loss_value
# 把预测值转换为一维，方便下面做 classification_report，计算 f1
y_pred.extend(torch.max(batch_outputs, dim=1)[1].cpu().numpy().tolist())
y_true.extend(batch_labels.cpu().numpy().tolist())
# 梯度裁剪
nn.utils.clip_grad_norm_(self.optimizer.all_params, max_norm=clip)
for optimizer, scheduler in zip(self.optimizer.optims, self.optimizer.schedulers):
optimizer.step()
scheduler.step()
self.optimizer.zero_grad()
self.step += 1
if batch_idx % log_interval == 0:
elapsed = time.time() - start_time
lrs = self.optimizer.get_lr()
logging.info(
'| epoch {:3d} | step {:3d} | batch {:3d}/{:3d} | lr{} | loss {:.4f} | s/batch {:.2f}'.format(
epoch, self.step, batch_idx, self.batch_num, lrs,
losses / log_interval,
elapsed / log_interval))
losses = 0
start_time = time.time()
batch_idx += 1
overall_losses /= self.batch_num
during_time = time.time() - epoch_start_time
# reformat 保留 4 位数字
overall_losses = reformat(overall_losses, 4)
score, f1 = get_score(y_true, y_pred)
logging.info(
'| epoch {:3d} | score {} | f1 {} | loss {:.4f} | time {:.2f}'.format(epoch, score, f1,
overall_losses, during_time))
# 如果预测和真实的标签都包含相同的类别数目，才能调用 classification_report
if set(y_true) == set(y_pred) and self.report:
report = classification_report(y_true, y_pred, digits=4, target_names=self.target_names)
logging.info('\n' + report)
return f1
# 这里验证集、测试集都使用这个函数，通过 test 来区分使用哪个数据集
def _eval(self, epoch, test=False):
self.model.eval()
start_time = time.time()
data = self.test_data if test else self.dev_data
y_pred = []
y_true = []
with torch.no_grad():
for batch_data in data_iter(data, test_batch_size, shuffle=False):
torch.cuda.empty_cache()
# batch_inputs: (batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks)
# 形状都是：batch_size * doc_len * sent_len
# batch_labels: batch_size
batch_inputs, batch_labels = self.batch2tensor(batch_data)
# batch_outputs：b * num_labels
batch_outputs = self.model(batch_inputs)
# 把预测值转换为一维，方便下面做 classification_report，计算 f1
y_pred.extend(torch.max(batch_outputs, dim=1)[1].cpu().numpy().tolist())
y_true.extend(batch_labels.cpu().numpy().tolist())
score, f1 = get_score(y_true, y_pred)
during_time = time.time() - start_time
if test:
df = pd.DataFrame({'label': y_pred})
df.to_csv(save_test, index=False, sep=',')
else:
logging.info(
'| epoch {:3d} | dev | score {} | f1 {} | time {:.2f}'.format(epoch, score, f1,
during_time))
if set(y_true) == set(y_pred) and self.report:
report = classification_report(y_true, y_pred, digits=4, target_names=self.target_names)
logging.info('\n' + report)
return f1
# data 参数就是 get_examples() 得到的，经过了分 batch
# batch_data是一个 list，每个元素是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)
# 其中 doc 又是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)
def batch2tensor(self, batch_data):
'''
[[label, doc_len, [[sent_len, [sent_id0, ...], [sent_id1, ...]], ...]]
'''
batch_size = len(batch_data)
doc_labels = []
doc_lens = []
doc_max_sent_len = []
for doc_data in batch_data:
# doc_data 代表一篇新闻，是一个 tuple: (label, 句子数量，doc)
# doc_data[0] 是 label
doc_labels.append(doc_data[0])
# doc_data[1] 是 这篇文章的句子数量
doc_lens.append(doc_data[1])
# doc_data[2] 是一个 list，每个 元素是一个 tuple: (句子长度，word_ids, extword_ids)
# 所以 sent_data[0] 表示每个句子的长度（单词个数）
sent_lens = [sent_data[0] for sent_data in doc_data[2]]
# 取出这篇新闻中最长的句子长度（单词个数）
max_sent_len = max(sent_lens)
doc_max_sent_len.append(max_sent_len)
# 取出最长的句子数量
max_doc_len = max(doc_lens)
# 取出这批 batch 数据中最长的句子长度（单词个数）
max_sent_len = max(doc_max_sent_len)
# 创建 数据
batch_inputs1 = torch.zeros((batch_size, max_doc_len, max_sent_len), dtype=torch.int64)
batch_inputs2 = torch.zeros((batch_size, max_doc_len, max_sent_len), dtype=torch.int64)
batch_masks = torch.zeros((batch_size, max_doc_len, max_sent_len), dtype=torch.float32)
batch_labels = torch.LongTensor(doc_labels)
for b in range(batch_size):
for sent_idx in range(doc_lens[b]):
# batch_data[b][2] 表示一个 list，是一篇文章中的句子
sent_data = batch_data[b][2][sent_idx] #sent_data 表示一个句子
for word_idx in range(sent_data[0]): # sent_data[0] 是句子长度(单词数量)
# sent_data[1] 表示 word_ids
batch_inputs1[b, sent_idx, word_idx] = sent_data[1][word_idx]
# # sent_data[2] 表示 extword_ids
batch_inputs2[b, sent_idx, word_idx] = sent_data[2][word_idx]
# mask 表示 哪个位置是有词，后面计算 attention 时，没有词的地方会被置为 0
batch_masks[b, sent_idx, word_idx] = 1
if use_cuda:
batch_inputs1 = batch_inputs1.to(device)
batch_inputs2 = batch_inputs2.to(device)
batch_masks = batch_masks.to(device)
batch_labels = batch_labels.to(device)
return (batch_inputs1, batch_inputs2, batch_masks), batch_labels
# train
trainer = Trainer(model, vocab)
trainer.train()
# test
trainer.test()
至此，整个流程就讲解完了。希望对你有所帮助。
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