文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量

1 大纲概述

　　文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列：

　　word2vec预训练词向量

　　textCNN 模型

　　charCNN 模型

　　Bi-LSTM 模型

　　Bi-LSTM + Attention 模型

　　RCNN 模型

　　Adversarial LSTM 模型

　　Transformer 模型

　　ELMo 预训练模型

　　BERT 预训练模型

　　所有代码均在textClassifier仓库中。

2 数据集

　　数据集为IMDB 电影影评，总共有三个数据文件，在/data/rawData目录下，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），但是在训练word2vec词向量模型（无监督学习）时可以将无标签的数据一起用上。

3 数据预处理

　　IMDB 电影影评属于英文文本，本序列主要是文本分类的模型介绍，因此数据预处理比较简单，只去除了各种标点符号，HTML标签，小写化等。代码如下：

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

with open("/data4T/share/jiangxinyang848/textClassifier/data/unlabeledTrainData.tsv", "r") as f:
    unlabeledTrain = [line.strip().split("\t") for line in f.readlines() if len(line.strip().split("\t")) == 2]
    
with open("/data4T/share/jiangxinyang848/textClassifier/data/labeledTrainData.tsv", "r") as f:
    labeledTrain = [line.strip().split("\t") for line in f.readlines() if len(line.strip().split("\t")) == 3]

unlabel = pd.DataFrame(unlabeledTrain[1: ], columns=unlabeledTrain[0])
label = pd.DataFrame(labeledTrain[1: ], columns=labeledTrain[0])

def cleanReview(subject):
　　 # 数据处理函数
    beau = BeautifulSoup(subject)
    newSubject = beau.get_text()
    newSubject = newSubject.replace("\\", "").replace("\'", "").replace('/', '').replace('"', '').replace(',', '').replace('.', '').replace('?', '').replace('(', '').replace(')', '')
    newSubject = newSubject.strip().split(" ")
    newSubject = [word.lower() for word in newSubject]
    newSubject = " ".join(newSubject)
    
    return newSubject
    
unlabel["review"] = unlabel["review"].apply(cleanReview)
label["review"] = label["review"].apply(cleanReview)

# 将有标签的数据和无标签的数据合并
newDf = pd.concat([unlabel["review"], label["review"]], axis=0) 
# 保存成txt文件
newDf.to_csv("/data4T/share/jiangxinyang848/textClassifier/data/preProcess/wordEmbdiing.txt", index=False)

　　我们使用pandas直接处理数据，建议使用apply方法，处理速度比较快，数据处理完之后将有标签和无标签的数据合并，并保存成txt文件。

4 预训练word2vec模型

　　关于word2vec模型的介绍见这篇。我们使用gensim中的word2vec API来训练模型。

　　官方API介绍如下：

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, corpus_file=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001, seed=1, workers=3, min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, ns_exponent=0.75, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>, iter=5, null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000, compute_loss=False, callbacks=(), max_final_vocab=None)

　主要参数介绍如下：

　　　　1) sentences：我们要分析的语料，可以是一个列表，或者从文件中遍历读出（word2vec.LineSentence(filename) ）。

　　　　2) size：词向量的维度，默认值是100。这个维度的取值一般与我们的语料的大小相关，如果是不大的语料，比如小于100M的文本语料，则使用默认值一般就可以了。如果是超大的语料，建议增大维度。

　　　　3) window：即词向量上下文最大距离，window越大，则和某一词较远的词也会产生上下文关系。默认值为5，在实际使用中，可以根据实际的需求来动态调整这个window的大小。

　　　　　如果是小语料则这个值可以设的更小。对于一般的语料这个值推荐在[5；10]之间。

　　　　4) sg：即我们的word2vec两个模型的选择了。如果是0，则是CBOW模型；是1则是Skip-Gram模型；默认是0即CBOW模型。

　　　　5) hs：即我们的word2vec两个解法的选择了。如果是0，则是Negative Sampling；是1的话并且负采样个数negative大于0，则是Hierarchical Softmax。默认是0即Negative Sampling。

　　　　6) negative：即使用Negative Sampling时负采样的个数，默认是5。推荐在[3,10]之间。这个参数在我们的算法原理篇中标记为neg。

　　　　7) cbow_mean：仅用于CBOW在做投影的时候，为0，则算法中的 $x_{w}$

　　　　8) min_count：需要计算词向量的最小词频。这个值可以去掉一些很生僻的低频词，默认是5。如果是小语料，可以调低这个值。

　　　　9) iter：随机梯度下降法中迭代的最大次数，默认是5。对于大语料，可以增大这个值。

　　　　10) alpha：在随机梯度下降法中迭代的初始步长。算法原理篇中标记为 $η$

　　　　11) min_alpha: 由于算法支持在迭代的过程中逐渐减小步长，min_alpha给出了最小的迭代步。

　　训练模型的代码如下：

import logging
import gensim
from gensim.models import word2vec

# 设置输出日志
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

# 直接用gemsim提供的API去读取txt文件，读取文件的API有LineSentence 和 Text8Corpus, PathLineSentences等。
sentences = word2vec.LineSentence("/data4T/share/jiangxinyang848/textClassifier/data/preProcess/wordEmbdiing.txt")

# 训练模型，词向量的长度设置为200， 迭代次数为8，采用skip-gram模型，模型保存为bin格式
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, size=200, sg=1, iter=8)  
model.wv.save_word2vec_format("./word2Vec" + ".bin", binary=True) 

# 加载bin格式的模型
wordVec = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("word2Vec.bin", binary=True)

posted @ 2019-01-02 10:28 微笑sun 阅读(77680) 评论(5) 编辑收藏举报

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