基于 LSTM 电影评论情感分析_基于lstm的电影评论情感分析

0、前言

RNN网络因为使用了单词的序列信息，所以准确率要比前向传递神经网络要高。
网络结构：

首先，将单词传入 embedding层，之所以使用嵌入层，是因为单词数量太多，使用嵌入式词向量来表示单词更有效率。在这里我们使用word2vec方式来实现，而且特别神奇的是，我们只需要加入嵌入层即可，网络会自主学习嵌入矩阵。

通过embedding 层, 新的单词表示传入 LSTM cells。这将是一个递归链接网络，所以单词的序列信息会在网络之间传递。最后， LSTM cells连接一个sigmoid output layer 。 使用sigmoid可以预测该文本是 积极的 还是 消极的 情感。输出层只有一个单元节点（使用sigmoid激活）。

只需要关注最后一个sigmoid的输出，损失只计算最后一步的输出和标签的差异。

文件说明：
（1）reviews.txt 是原始文本文件，共25000条，一行是一篇英文电影影评文本
（2）labels.txt 是标签文件，共25000条，一行是一个标签，positive 或者 negative

1、Data preprocessing

建任何模型的第一步，永远是数据清洗。 因为使用embedding 层,需要将单词编码成整数。

我们要去除标点符号。 同时，去除不同文本之间有分隔符号 \n，我们先把\n当成分隔符号，分割所有评论。 然后在将所有评论再次连接成为一个大的文本。

import numpy as np
import tensorflow as tf

with open('./data/reviews.txt', 'r') as f:
    reviews = f.read()
with open('./data/labels.txt', 'r') as f:
    labels = f.read()

from string import punctuation
#移除所有标点符号
all_text = ''.join([c for c in reviews if c not in punctuation])
print(all_text[:1000])
# 以'\n'为分隔符，拆分文本
reviews = all_text.split('\n')

all_text = ' '.join(reviews)
# 文本拆分为单独的单词列表
words = all_text.split()
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处理结果示例：

2、Encoding the words

embedding lookup要求输入的网络数据是整数。最简单的方法就是创建数据字典：{单词：整数}。然后将评论全部一一对应转换成整数，传入网络。

from collections import Counter
count = Counter(words)

#按技术进行排序
vocab = sorted(count,key=count.get,reverse=True)
# 生成字典：{单词：整数}

vocab_to_int = {word:i for i,word in enumerate(vocab,1)}
# 将文本列表 转换为 整数列表same shape ==reviews list
reviews_ints = []
for each in reviews:
    reviews_ints.append([vocab_to_int[word] for word in each.split()])
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补充enumerate函数用法:
在enumerate函数内写上int整型数字，则以该整型数字作为起始去迭代生成结果。

a = {"a":4,"b":3}
for i,e in enumerate(a,1):
    print(i,e)
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输出:

1 a
2 b
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3、Encoding the labels

将标签 “positive” or "negative"转换为数值。

# 将标签转换为数值：positive==1 和 negative ==0
labels = labels.split('\n')
labels = np.array([1 if each=='positive' else 0 for each in labels])
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统计已经转乘词id的句子的长度:

from collections import Counter
review_lens = Counter([len(x) for x in reviews_ints])
print("Zero-length reviews: {}".format(review_lens[0]))
print("Maximum review length: {}".format(max(review_lens)))
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输出:

Zero-length reviews: 1
Maximum review length: 2514
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将所以句子统一长度为200个单词：
1、评论长度小于200的，我们对其左边填充0
2、对于大于200的，我们只截取其前200个单词

但发现这些评论里面有一个评论长度为0，则在做以上处理前先将这评论移除。

# 从  reviews_ints列表中移除0长度的评论
non_zero_idx = [i for i,review in enumerate(reviews_ints) if len(review)>0]
#len(non_zero_idx)
#为了防止出现bug,此处用了in的判断来去除空值,当然还有别的方法可以用,此处不讨论。
reviews_ints = [reviews_ints[i] for i in non_zero_idx]
labels = [labels[i] for i in non_zero_idx]

#选择每个句子长为200
seq_len = 200
from tensorflow.contrib.keras import preprocessing
features = np.zeros((len(reviews_ints),seq_len),dtype=int)
#将reviews_ints值逐行 赋值给features
features = preprocessing.sequence.pad_sequences(reviews_ints,200)
features.shape
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输出:

(25000, 200)
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4、Training, Test划分

0.2测试数据集,0.8训练集数据

from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
ss = ShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2,random_state=0)
for train_index,test_index in ss.split(np.array(reviews_ints)):
    train_x = features[train_index]
    train_y = labels[train_index]
    test_x = features[test_index]
    test_y = labels[test_index]

print("\t\t\tFeature Shapes:")
print("Train set: \t\t{}".format(train_x.shape), 
      "\nTrain_Y set: \t{}".format(train_y.shape),
      "\nTest set: \t\t{}".format(test_x.shape))
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5、Build the graph

开始创建模型图，第一步：定义超参数。

lstm_size: 隐藏层 LSTM cells节点的数量。一般来说越大越好：比如： 128, 256, 512。
lstm_layers: 隐藏层 LSTM 层的层数。从1开始,如果效果不好（underfitting）逐渐增加。
batch_size: 每次训练传入评论的数量。只要不内存溢出，一般来说越大越好。
learning_rate:0.001

lstm_size = 256
lstm_layers = 1
batch_size = 128
learning_rate = 0.001
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n_words = len(vocab_to_int)

tf.reset_default_graph()
X = tf.placeholder(tf.int32,[None,200],name='inputs')
labels_ = tf.placeholder(tf.int32,[None,1],name='labels')
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32,name='keep_prob')
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Embedding
添加embedding 层。因为原始单词总量有72000个，直接one-hot编码后输入网络太不效率了，所以我们通过word2vec方法训练一个嵌入权重矩阵。

# 嵌入向量大小embedding vectors(既嵌入层节点数量)
embed_size = 300 

embedding = tf.Variable(tf.random_uniform((n_words,embed_size),-1,1))
embed = tf.nn.embedding_lookup(embedding,X)
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6、LSTM cell

下面，开始创建 LSTM cells 。 (TensorFlow documentation). 先定义 单元节点的类型（ type of cells ）。

创建基础的 LSTM cell , 可以使用 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell函数. 文档说明如下：

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units, forget_bias=1.0, input_size=None, state_is_tuple=True, activation=None)
函数中的参数：num_units（指该层单元节点的个数）, 在我们的代码中用 lstm_size 来表示。例子如下：

lstm = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units)
下面，我们需要对cell添加dropout。使用函数：tf.contrib.rnn.DropoutWrapper。这等于是将单元(cell) 包裹在另一个单元(cell)中， 也等于在输入或者输出中添加了dropout。 代码如下：

drop = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob)
一般而言，隐藏层越多模型效果越好。隐藏层较多的话，会让网络学习到更多的复杂关系。 创建多个 LSTM 隐藏层，可以使用tf.contrib.rnn.MultiRNNCell:

cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([drop] * lstm_layers)

#创建基础的LSTM cell
lstm = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)

#对cell添加dropout
drop = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(lstm,output_keep_prob=keep_prob)

#堆栈多个LSTM layers
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([drop]*lstm_layers)

## 将所有cell初始化为0状态。
initial_state = cell.zero_state(batch_size,tf.float32)
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真正的运行 RNN 节点，需要使用函数 tf.nn.dynamic_rnn 。需要传入2个参数：多层LSTM单元(multiple layered LSTM cell),以及输入（inputs）。
outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state)
同时我们将上面定义的 initial_state传给了 RNN网络。这是在隐藏层之间传递的单元状态。 tf.nn.dynamic_rnn 函数帮我们完成了绝大多数工作。并返回每一步的输出和隐藏层最终状态。

outputs,final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cell,inputs=embed,initial_state=initial_state)
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7、output

在这里我们只关心序列最后一个输出，我们据此来预测情感。

max_pool = tf.reduce_max(outputs,reduction_indices=[1])
predictions = tf.contrib.layers.fully_connected(max_pool, 1, activation_fn=tf.sigmoid)
with tf.name_scope('cost'):
    cost = tf.losses.mean_squared_error(labels_, predictions)
tf.summary.scalar('cost',cost)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
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8、Validation accuracy

with tf.name_scope('accuracy'):
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.cast(tf.round(predictions), tf.int32), labels_), tf.float32))
tf.summary.scalar('accuracy',accuracy)
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9、Batching

下面定义了一个函数，从数据集中获取batches。1、我们移除了最后一个batch，以便我们的batches是齐整的。 2、迭代 x 和 y 数组，以 [batch_size]为单位，返回上述数组的切片。

def get_batches(x, y, batch_size=100):
    n_batches = len(x)//batch_size
    x, y = x[:n_batches*batch_size], y[:n_batches*batch_size]
    for ii in range(0, len(x), batch_size):
        yield x[ii:ii+batch_size], y[ii:ii+batch_size]

merged = tf.summary.merge_all()
direc = 'C:\\Users\\1\\Desktop\\summary'
train_writer = tf.summary.FileWriter(direc+'\\train',graph)
test_writer = tf.summary.FileWriter(direc+'\\test',graph)
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10、Training

epochs = 6
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    iteration = 1
    for e in range(epochs):
        
        for ii, (x, y) in enumerate(get_batches(train_x, train_y, batch_size), 1):
            feed = {X: x,
                    labels_: y[:,None],
                    keep_prob:0.6}
            loss, _, summary1 = sess.run([cost, optimizer, merged], feed_dict=feed)
            
            if iteration%5==0:
                train_writer.add_summary(summary1,iteration)
                print("Epoch: {}/{}".format(e+1, epochs),
                      "Iteration: {}".format(iteration),
                      "Train loss: {:.3f}".format(loss))

            if iteration%25==0:
                val_acc = []
                for x, y in get_batches(test_x, test_y, batch_size):
                    feed = {X: x,
                            labels_: y[:,None],
                            keep_prob:1.0}
                    batch_acc, summary2 = sess.run([accuracy, merged], feed_dict=feed)
                    val_acc.append(batch_acc)
                test_writer.add_summary(summary2,iteration)
                print("Val acc: {:.3f}".format(np.mean(val_acc)))
            iteration +=1
    saver.save(sess, "checkpoints/sentiment.ckpt")
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11、结果

输出就不输出了，直接上图参看。
测试集的结果：