Bert中文文本多分类与传统BOW+tfidf+LR中文文本多分类对比_bert 多分类

       最近在重温bert，对bert的中文文本多分类的效果很好奇，并将其与传统的非pre-train模型进行对比，除此之外，由于选用的是12层的base版的bert，还从第0层开始到12层，对每一层的输出进行了校验和测试。想看看每一层的transformer对bert分类效果的影响。此外，还取用了12层的element-wise的平均值进行bert结果的评估，结论以及操作方式如下。

       一 、 数据集的选取与制作

      这里选取的是cnew的中文文本分类数据集，链接:https://pan.baidu.com/s/1ZDez64S9cnzNnucIOrPapQ 密码:vutp，包含"体育、科技、娱乐、家居、时政、财经、房产、游戏、时尚、教育"十个类别，其中train文件50000条，val5000条，test10000条。但是这个数据集有一点不好，所有的数据都是按类别排序好了的，所以考虑时间和数据集的排序问题，在实际制作数据集的时候，随机shuffle了一定数量的数据。具体如下 train 中随机选取了1000条，val随机选取了400条，test随机选取了200条。单个样本如下图所示(shuffle后的)，可以看出，文本是“标签+\t+内容”的形式

  二.  bert_baseline版本制作

      关于bert的中文多分类问题，很多的博客有相关的详细说明，这里仅仅提及一下自己做的流程。以及一些遇到的坑。

     1. 首先下载bert源码，https://github.com/google-research/bert，然后下载预训练好的模型BERT-Base, Chinese，这里我选用的是bert的base版的中文预训练模型，即有12层transformer，隐层数量是768层，每层transformer的mutl-head attention是12个头。

      2. 有了预训练好的模型，我们做的仅仅是fine-tuning就好，在bert的代码中，有两个fine-tuning的代码，我们的是多分类问题，选择run_classifier.py这python文件。

       在run_classifier.py中会根据输入参数中的--task_name来加载对应的processor类，而在processor类里面会有相应的数据预处理的函数，需自己根据数据集重写一个特定的processor这里附上自己的processor

添加一个cnews的processor，一个procesor需要重写父类的四个方法，分别是

2. 1 precosser的实现

注意在get_test_examples函数中，返回了test用例的所有labels，这个labels作为评估准确率的groundtruth使用。说不定有更好的方法，大神们仁者见仁。

这里遇到了一个坑，当时为了省事，直接将train的数据集的label经过set返回，作为get_labels的结果，这样做的弊端是，set内的元素排序是不固定的，而在训练和测试的时候，会分别调用一次get_labels，导致两次的标签不一样，结果出入很大。

2.2 bert模型对输入数据的预处理

这里仅仅记录文本从example到送入模型前的feature的流程，模型对数据的进一步处理会在模型的介绍中详细解说，以get_train_examples为例

        get_train_examples的实现，最终会返回一组InputExample结构，这里我们用的是单文本，根据论文单文本的处理（不是句子对）如下图所示：

     1. 对于每个词，这个词的输入表达由三个部分组成，token信息，segment信息，和position信息，如果这个词时分词的话，会用##表示（对于英文适用，中文的话不知道是什么样子=_=）比如playing =play ,##ing

     2. 句子（包括pair对）的最大长度为512个词

     3. 每一句的第一个词[cls]，是特殊分类的embedding向量，这个向量对应的输出，可以看成是整个句子的某种聚合表达，可以用来做分类任务，说人话的话，就是每个句子的第一个词的输出词向量是用来做分类任务的。

     4. 每个句子用[sep]来表示结尾（分开他们），并且会用一个已经学习过的句子A，embedding这个句子（待处理的句子）的每一个token。

 在bert的代码中，convert_single_exmple负责对单个输入的example进行转换，单个example就是单个的InputExample

在convert_single_example函数中

1. 对输入的单句，先进行tokenizer.tokenize，直接生成单个的中文汉字，然后限制一下句子的长度，不能长于max_length（传入的参数）-2，因为一个是[cls]一个是[sep]

2. 每个句子会有一个segment_ids代表论文中的segment_embedding，具体是如果输入的是句子对，第一个句子的每个词用0表示，第二个句子的每个词用1表示，我们这是单句，所以 每个词的segment_ids都是0

3. 将单句的tokernize之后的中文汉字，在通过查询vocab表转成表中的id，这个表就是 vocab.txt 中的序号

4. label直接转成label_list中的id序号

5. 最后一个句子变成一个feature，里面包含这个句子每个词的id，这个句子的mask (因为句子要补齐到最大长度，mask为1的地方是实词，0的地方是padding)，segment_id, label_id

  

至此是对文本进行了分词转成id的预处理，后面会把这个feature原封不动的送到bert模型中，进行embedding操作，这里为了文章的连贯性，先不对bert模型进行剖析

附： bert模型的输入数据，

3. 模型train和teset的参数

      --可以直接参考谷歌的参数配置，记得在测试时的参数的 --init_checkpoint是trian的输出目录即可

4. 模型的输出以及准确率转换

     test结果的输出就是每个句子属于每个类别的softmax，只要求个最大值就好

 output_predict_file = os.path.join(FLAGS.output_dir, "test_results.tsv")
    with tf.gfile.GFile(output_predict_file, "w") as writer:
      num_written_lines = 0
      tf.logging.info("***** Predict results *****")
      #write the labels_list to the rcv headline
      output_line ="\t".join(str(class_name)+str(i) for i,class_name in enumerate(label_list)) \
                   + "\t"+"test_ground_truth"+"\t"+"prediction"'\n'
      writer.write(output_line)
      predict_list = []
      for (i, prediction) in enumerate(result):
        probabilities = prediction["probabilities"]
        maxindex = probabilities.argmax()
        predict_list.append(maxindex)
        if i >= num_actual_predict_examples:
          break
        output_line = "\t".join(
            str(class_probability)
            for class_probability in probabilities) +"\t"+ "test"+str(label_list.index(test_labels[i]))\
                      +"\t"+ "predict"+ str(maxindex)+"\n"
        writer.write(output_line)
        num_written_lines += 1
      differ = 0
      for i in range(len(test_labels)):
        if predict_list[i] != label_list.index(test_labels[i]):
            differ += 1
      accuracy = 1 - float(differ)/len(test_labels)
      output_line = "accuracy is" + str(accuracy)
      writer.write(output_line)
      print("test_accuracy is",accuracy)
    assert num_written_lines == num_actual_predict_examples

结果样图

后面的accuracy

至此的baseline版本结束。可以看出，没有修改任何的参数下，测试集上的准确率有0.915

三.  用bert的transformer的每一层进行预测，输出结果，并且用每一层的element-wise的mean进行预测结果

3.1 修改点

 这里先说明修改点，在create_model里面，会从bert模型中获取output_layer层，然后用这一层做分类模型的fine-tuning（貌似加了一个偏置项），此外这里的probabilities就是test的结果。

对照与论文的

而在transformer_encoder模型中，有一个参数可以选择是否保留所有的层数，然后模型会自动选取最后一层，然后在对最后一层的第一个词进行维度上的处理。

所以只需要对这里的层数进行修改，就可以获得不同层的输出，求12层的平均的话也类似。

3.2 实验结果

附上实验结果x轴是层数，也就是选取哪一层的第一个[cls]作为分类的标准。y轴是accuracy，就是用分类正确的个数除以整体的个数，从结果可以看出，在这个数据集上，加上两层的transformer机制就可以使得准确率大幅提升，从第一层的0.1到第二层的0.8（test集上），而后面层的提升效果没有前面的显著。最后三层的eval和test的准确率分别是 [0.96,0.9675,0.96],[0.94,0.935,0.935]差别不是很大。此外，用12层的平均值进行预测和训练，预测值和平均值分别是0.95和0.92，与最后一层相差了1个百分点。也许是前面的几层的结果将整体的效果拉低了。

四、用COW+tfidf+LR进行无pre-train的中文文本分类预测

4.1 工具选择

      开始使用的是jieba进行分词去停用词，gensim构建字典，把每个句子当成bow模型，在进行tfidf转换。打算用scikilearn的lr包进行分类，但是发现gensim和scikilearn对数据存储的格式描述不一致。如果用gensim将句子转成tfidf，然后用scikilearn进行分类需要转换数据结构，后面为了方便，全套改成了scikilearn的。主要是调用sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer这个接口，官方文档有详细的说明，这里我是先用jieba进行了分词在去停用词的处理，在调用这个接口。也可以直接调用这个接口的tokenizer参数和stop_words参数，一步搞定。

4.2 参数设置

主要是LR的参数选择

 

4.3 结果

首先是分词和去停用词之后的样子

然后是校验集上的准确率是0.925 测试集上的准确率是0.895，和bert的最后一层的0.96和0.94比起来还是有差距的。

下图是我打印的BOW+TFIDF+LR测试集的分类结果，一共是200个样本，由于是随机抽样分布不是那么均匀，解读第一行举个例子，体育一共有17个样本，有16个分对，1个分错。

五。总结

本次实验的评价指标仅仅用了准确率一个指标，即分对的样本数除以总样本数。后面有空会补上其他的评估指标。从准确率上来看，bert较于传统的BOW+tfidf+LR模型 有着一定的优势。单单就bert模型来说，1层到2层的准确率提升最快，后面几层提升幅度没有前两层高，此外可以考虑添加l校验集oss的打印，可以看看在训练过程中是否出现过拟合情况。

小白第一次写博客，不足之处请多多包涵，如有错误或认识不全的地方，欢迎各位大神批评指正