IMDB Sentiment Classification from scratch

Author: Beyond

Time: 2019.04.26

情感分析是上手NLP的最簡單的任務之一，它就是一個簡單的文本分類問題，判斷一段文本的情感極性。最簡單的就是二分類，判斷是積極的還是消極的；更難一點的就是三分類，除了積極消極還有無情感傾向的；更加復雜的就比如情感打分，例如電影打1~5分，這就是五分類。但本質上都一樣，無非類別太多更難以學習罷了。
IMDB是一個專業的電影評論網站，類似國內的豆瓣，IMDB的電影評論數據是大家經常使用來練手的情感分析數據集，也是各種比賽，如Kaggle，和各種學者做研究常用的數據集。

本文嘗試用這個數據做一個情感二分類，作為一個NLP的練手。具體涉及到：

文本預處理；

預訓練詞向量的加載；

采用RNNs訓練模型

數據集地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

本文采用Keras作為框架在進行模型搭建。

本文目錄：

一、文本預處理&訓練測試集的準備

1.數據集

①關于數據集

其實，keras自帶了IMDB的已經進行很好的預處理的數據集，可以一行代碼下載，不需要進行任何的處理就可以訓練，而且效果比較好。但是，這樣就太沒意思了。在真實場景中，我們拿到的都是臟臟的數據，我們必須自己學會讀取、清洗、篩選、分成訓練集測試集。而且，從我自己的實踐經驗來看，數據預處理的本事才是真本事，模型都好搭，現在的各種框架已經讓搭建模型越來越容易，但是數據預處理只能自己動手。所有往往實際任務中，數據預處理花費的時間、精力是最多的，而且直接影響后面的效果。

另外，我們要知道，對文本進行分析，首先要將文本數值化。因為計算機不認字的，只認數字。所以最后處理好的文本應該是數值化的形式。而keras自帶的數據集全都數值化了，而它并不提供對應的查詢字典讓我們知道每個數字對應什么文字，這讓我們只能訓練模型，看效果，無法拓展到其他語料上，也無法深入分析。綜上，我上面推薦的數據集，是原始數據集，都是真實文本，當然，為了方便處理，也已經被斯坦福的大佬分好類了。但是怎么數值化，需要我們自己動手。

下載后解壓，會看到有兩個文件夾，test和train：

我們點進train中，會發現正樣本和負樣本已經分好類了：

neg和pos分別是負樣本和正樣本，unsup是未標注的樣本，可用后續需要采用。其他的都自己去看看吧。

打開pos文件，看看里面啥樣：

都是一個個文本。

注意到，這些文本一般都不短...

數據集中，共有5w條文本，test集和train集各半，每個集合中，pos和neg也是各半。

當然，他們劃分的train和test，你不一定真的要這樣用。例如本文中，我為了方便，就吧train集合當做我所有的數據，在這2.5w條數據中再按照7:3劃分train set和test set.

②導入數據集的代碼

import os datapath = r'datasetsaclImdb_v1train' pos_files = os.listdir(datapath+'/pos') neg_files = os.listdir(datapath+'/neg') print(len(pos_files)) print(len(neg_files))

輸出：

12500 12500

所以我們總共有12500個正樣本和12500個負樣本。

import numpy as np pos_all = [] neg_all = [] for pf,nf in zip(pos_files,neg_files):with open(datapath+'/pos'+'/'+pf,encoding='utf-8') as f:s = f.read()pos_all.append(s)with open(datapath+'/neg'+'/'+nf,encoding='utf-8') as f:s = f.read()neg_all.append(s) print(len(pos_all)) print(len(neg_all)) X_orig = np.array(pos_all+neg_all) Y_orig = np.array([1 for _ in range(12500)] + [0 for _ in range(12500)]) print("X_orig:",X_orig.shape) print("Y_orig:",Y_orig.shape)

上面代碼的主要作用是把一個個樣本放進正負樣本對應的列表中，同時配上對應的label。代碼很好理解。

輸出：

12500 12500 X_orig: (25000,) Y_orig: (25000,)

2.文本數值化

①文本數值化的思路

前面提到過，NLP問題比CV問題更難的一部分原因，就是文本都是離散化的數據，不像圖像數據都是連續的數值數據，所以我們要想辦法把一系列文本轉化成一系列數字。

這里的方法很多，我們這里采用的方法是，給詞匯表中每一個詞一個index，用index代替那個詞。如一個語料庫共有1w個詞，那么就設置1w個index，每個詞直接替換程index就行。

但是，很多問題中，詞匯量巨大，但是可能大部分詞都是低頻詞，對訓練模型的貢獻很小，反而會嚴重拖累模型的訓練。所以，一般我們可以分析一下文本詞匯的詞頻分布特征，選取詞頻占大頭的一批詞就行了。

例如，在本文的任務中，數據集共涉及到的詞匯量有8~9w，這樣訓練起來會很慢。經過分析，發現大概2w個詞就已經覆蓋了絕大部分篇幅，所以我就選取詞典大小為2w。然后，對文本數值化的時候，那些低頻詞就直接過濾掉了，只留下高頻詞。這樣，模型訓練起來效率就會大大提高。

詞向量

如果你接觸過詞向量，那么一定會想到可以使用詞向量吧文本轉化成數值類型。不錯，我們在本文中也會這么做。但是，如果直接吧文本轉化成詞向量，輸入進模型的話，我們可能無法繼續調優（fine-tune），詞向量相當于是對文本的特征的一種表示，本身性質已經很好了。但是對于特定任務場景，我們一般都希望可以在訓練好的詞向量的基礎上，繼續用對應領域的數據對詞向量進一步進行優化。所以，今天我們會探索，如果在加入詞向量后，可以接著fine-tune。

②文本數值化，詞向量導入的代碼

keras自帶的文本預處理的工具十分好用，具體可參加我單獨寫的一個短文：https://beyondguo.github.io/2019-03-18-Keras-Text-Preprocessing/

我們設置詞典大小為20000，文本序列最大長度為200.

from keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence,one_hot,Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import time vocab_size = 20000 maxlen = 200 print("Start fitting the corpus......") t = Tokenizer(vocab_size) # 要使得文本向量化時省略掉低頻詞，就要設置這個參數 tik = time.time() t.fit_on_texts(X_orig) # 在所有的評論數據集上訓練，得到統計信息 tok = time.time() word_index = t.word_index # 不受vocab_size的影響 print('all_vocab_size',len(word_index)) print("Fitting time: ",(tok-tik),'s') print("Start vectorizing the sentences.......") v_X = t.texts_to_sequences(X_orig) # 受vocab_size的影響 print("Start padding......") pad_X = pad_sequences(v_X,maxlen=maxlen,padding='post') print("Finished!")

上面的代碼可以第一次讀會比較難理解，這里稍微解釋一下：

Tokenizer是一個類，可以接收一個vocab_size的參數，也就是詞典大小。設置了詞典大小后，在后面生成文本的向量的時候，會把那些低頻詞（詞頻在20000開外的）都篩掉。

定義了Tokenizer的一個實例t，然后調用方法t.fit_on_texts(X_orig)的作用，就是把我們所有的預料丟進去，讓t去統計，它會幫你統計詞頻，給每個詞分配index，形成字典等等。

想獲取index和詞的對照字典的話，就使用t.word_index方法。注意，獲取字典的時候，不會篩掉那些低頻詞，是所有詞的一個字典。

然后，想把一個句子、段落，轉化成對應的index表示的向量怎么辦呢？Tokenizer也提供了便捷的方法，不用你自己去慢慢查表，直接使用t.texts_to_sequences(X_orig)方法，就可以獲取每句話的index組成的向量表示。注意，這里，就已經吧低頻詞給過濾掉了，比如一句話有100個詞，其中有30個低頻詞，那么經過這個函數，得到的就是長度為70的一個向量。

得到每個句子的向量后，會發現大家長度各有不同，長的長短的短，這樣在后面的RNNs訓練時，就不方便批處理。所以，我們還需要對句子進行一個padding（填白，補全），把所有句子弄程統一長度，短的補上0，長的切掉。用的方法就是pad_sequences。

上面代碼的輸出是：

Start fitting the corpus...... all_vocab_size 88582 Fitting time: 9.10555362701416 s Start vectorizing the sentences....... Start padding...... Finished!

可以看到，我們2.5w個文本，幾百萬詞，丟進去統計，效率還是挺高的，不到10秒就統計好了。

剛剛說了，獲取字典的時候，不會篩掉那些低頻詞，是所有詞的一個字典。但后面我們需要只保留那些高頻詞的一個字典，所以需要進行這樣一個操作，形成一個高頻詞字典：

import copy x = list(t.word_counts.items()) s = sorted(x,key=lambda p:p[1],reverse=True) small_word_index = copy.deepcopy(word_index) # 防止原來的字典也被改變了 print("Removing less freq words from word-index dict...") for item in s[20000:]:small_word_index.pop(item[0]) print("Finished!") print(len(small_word_index)) print(len(word_index))

輸出：

Removing less freq words from word-index dict... Finished! 20000 88582

詞向量的導入：

import gensim model_file = '../big_things/w2v/GoogleNews-vectors-negative300.bin' print("Loading word2vec model......") wv_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file,binary=True)

這里采用Google發布的使用GoogleNews進行訓練的一個300維word2vec詞向量。這個讀者可以自行去網上下載。如果無法下載，可以到公眾號留言申請。

現在，我們需要把這個詞向量，跟我們本任務中的詞匯的index對應起來，也就是構建一個embedding matrix這樣就可以通過index找到對應的詞向量了。方法也很簡單：

先隨機初始化一個embedding matrix，這里需要注意的是，我們的詞匯量vocab_size雖然是20000，但是訓練的時候還是會碰到不少詞不在詞匯表里，也在詞向量也查不到，那這些詞怎么處理呢？我們就需要單獨給這些未知詞（UNK）一個index，在keras的文本預處理中，會默認保留index=0給這些未知詞。

embedding_matrix = np.random.uniform(size=(vocab_size+1,300)) # +1是要留一個給index=0 print("Transfering to the embedding matrix......") # sorted_small_index = sorted(list(small_word_index.items()),key=lambda x:x[1]) for word,index in small_word_index.items():try:word_vector = wv_model[word]embedding_matrix[index] = word_vectorexcept:print("Word: [",word,"] not in wvmodel! Use random embedding instead.") print("Finished!") print("Embedding matrix shape:n",embedding_matrix.shape)

通過上面的操作，所有的index都對應上了詞向量，那些不在word2vec中的詞和index=0的詞，詞向量就是隨機初始化的值。

3.劃分訓練集和測試集

劃分訓練集和測試集，當然使用經典的sklearn的train_test_split了。

廢話少說，直接上代碼：

from sklearn.model_selection import train_test_split np.random.seed = 1 random_indexs = np.random.permutation(len(pad_X)) X = pad_X[random_indexs] Y = Y_orig[random_indexs] print(Y[:50]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2) print("X_train:",X_train.shape) print("y_train:",y_train.shape) print("X_test:",X_test.shape) print("y_test:",y_test.shape) print(list(y_train).count(1)) print(list(y_train).count(0))

輸出：

[0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 11 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0] X_train: (20000, 200) y_train: (20000,) X_test: (5000, 200) y_test: (5000,) 9982 10018

訓練樣本2w，測試樣本5k.

唯一值得注意的一點就是，由于前面我們加載數據集的時候，正樣本和負樣本都聚在一塊，所以我們在這里要把他們隨機打亂一下，用的就是numpy的random.permutation方法。這些都是慣用伎倆了。

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二、搭建模型跑起來

做完了數據的預處理，后面的東西，就都是小菜一碟了。那么多框架是干嘛的？就是為了讓你用盡可能少的代碼把那些無聊的事情給做了！Keras尤其如此。

1.模型的結構設計

處理NLP問題，最常用的模型的就是RNN系列，LSTM和GRU隨便用。然后，一般還會在前面加一個embedding層。

之前我一直以為embedding層就是把預訓練好的詞向量加進去，實際上不是。即使沒有訓練好的詞向量，我們也可以使用embedding層。因為我們可以用我們的訓練數據，來訓練出詞的embedding，只不過這個embedding不同于word2vec的那種表達詞的含義的embedding，更多的是針對特定場景下的一個embedding。（不知道這樣說有沒有說清楚...）

所以，我們直接配置一個embedding層，不提供詞向量都可以訓練。如果提供了詞向量，這樣可以加速我們的訓練，相當于我們已經有一個訓練好的參數，提供給了模型，模型無非就需要接著改一改即可，而不是從一個隨機的狀態來慢慢訓練。

2. 模型的搭建

Talk is cheap, the code below is also cheap:

import keras from keras.models import Sequential,Model from keras.layers import Input,Dense,GRU,LSTM,Activation,Dropout,Embedding from keras.layers import Multiply,Concatenate,Dotinputs = Input(shape=(maxlen,)) use_pretrained_wv = True if use_pretrained_wv:wv = Embedding(VOCAB_SIZE+1,wv_dim,input_length=MAXLEN,weights=[embedding_matrix]) (inputs) else:wv = Embedding(VOCAB_SIZE+1,wv_dim,input_length=MAXLEN)(inputs)h = LSTM(128)(wv) y = Dense(1,activation='sigmoid')(h) m = Model(input=inputs,output=y) m.summary()m.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) m.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=3,validation_split=0.15)

從上面的代碼可以知道，想要把預訓練的word2vec詞向量加入到模型中，就是把詞向量作為embedding層的參數（weights），具體我們需要先構建一個embedding matrix，這個我們在前面已經構建好了，然后傳進embedding層即可。

運行！輸出：

_________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= input_7 (InputLayer) (None, 200) 0 _________________________________________________________________ embedding_7 (Embedding) (None, 200, 128) 2560128 _________________________________________________________________ lstm_7 (LSTM) (None, 128) 131584 _________________________________________________________________ dense_7 (Dense) (None, 1) 129 ================================================================= Total params: 2,691,841 Trainable params: 2,691,841 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ Train on 17000 samples, validate on 3000 samples Epoch 1/3 17000/17000 [==============================] - 178s 10ms/step - loss: 0.6711 - acc: 0.5692 - val_loss: 0.6701 - val_acc: 0.5697 Epoch 2/3 17000/17000 [==============================] - 168s 10ms/step - loss: 0.5964 - acc: 0.6479 - val_loss: 0.5072 - val_acc: 0.7940 Epoch 3/3 17000/17000 [==============================] - 169s 10ms/step - loss: 0.5104 - acc: 0.7171 - val_loss: 0.4976 - val_acc: 0.7943

可以發現，參數的大部分，都是embedding層的參數。所以，讀者可以嘗試一下將詞向量參數固定，可以發現訓練速度會快得多。但是效果可能會略差一些。

建議讀者對比一下：

①不使用word2vec作為embedding的參數

②使用word2vec作為embedding的參數并固定參數

③使用word2vec作為embedding的參數并繼續fine-tune

相信會有一些有意思的發現。

但是你可能沒時間（~~多半是懶！~~），所以這里我也告訴大家我的實驗結果：

①效果最差，時間最長

②效果最好，時間較長

③效果中等，時間最快

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本文帶著讀者詳細的了解了使用keras進行文本預處理，如何將詞向量加入到訓練模型中提升性能，動手的讀者更可以體會到不同詞向量使用方法的差別。
這里，我們差不多直觀上感受到了NLP是啥感覺，后面的文章，會主要探討一下Attention機制在這個基礎上的應用，然后我們還會嘗試使用CNN來做一下同樣的任務，看看效果如何。相信我們會有新的發現！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的wordcloud里面设置mask加载不出来词频_一条龙搞定情感分析：文本预处理、加载词向量、搭建RNN的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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