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天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4 基于深度学习的文本分类2.2-Word2Vec+TextCNN+BiLSTM+Attention分类_天池 nlp word2vec.txt
作者：小丑西瓜9 | 2024-05-30 16:57:06
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天池 nlp word2vec.txt
Task4 基于深度学习的文本分类2.2-Word2Vec+TextCNN+BiLSTM+Attention分类
完整代码见：NLP-hands-on/天池-零基础入门NLP at main · ifwind/NLP-hands-on (github.com)
模型架构
模型结构如下图所示，主要包括WordCNNEncoder、SentEncoder、SentAttention和FC模块。
最终需要做的是文档分类任务，从文档的角度出发，文档由多个句子序列组成，而句子序列由多个词组成，因此我们可以考虑从词的embedding->获取句子的embedding->再获得文档的embedding->最后根据文档的embedding对文档分类。
CNN模块常用于图像数据，Convolutional Neural Networks for Sentence Classification等论文将CNN用于文本数据，如下图所示，值得注意的是，CNN的卷积核在文本数据上，卷积核的宽度和word embedding的维度相同。
WordCNNEncoder包括三个不同卷积核大小的CNN层和相应的三个max pooling层，用于对一个句子卷积，然后max pooling得到一个句子的embedding。
SentEncoder包括多个BiLSTM层，将一篇文档中的句子序列作为输入，得到一篇文档中各个句子的embedding。
Attention中输入的一篇文档中各个句子的embedding首先经过线性变化得到key，query是可学习的参数矩阵，value和key相同，得到每个句子embedding重要性加权的一篇文档的embedding。
每个batch由多个文档组成；文档由多个句子序列组成；句子序列由多个词组成。所以输入整体模型的batch形状为：batch_size, max_doc_len, max_sent_len；
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输入wordCNNEncoder的batch形状为：batch_size * max_doc_len, max_sent_len（只输入词的id）；
- 利用word2vec embedding（固定）和随机初始化的权重（需要被训练）构建word embedding（二者相加）：batch_size * max_doc_len,1(添加的一个channel维度，方便做卷积), max_sent_len, word_embed_size；
- 分别经过卷积核为2、3、4的三个CNN层：batch_size * max_doc_len，sentence_len, hidden_size；
- 再分别经过三个相应的max pooling层：batch_size * max_doc_len，1, hidden_size；
- 拼接三个max pooling层的输出：batch_size * max_doc_len，1, 3*hidden_size(sent_rep_size)；
- 输出：batch_size * max_doc_len, sent_rep_size；
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输入SentEncoder的batch形状为：batch_size, max_doc_len，sent_rep_size；
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输入Attention的batch形状为：batch_size, max_doc_len，2 * hidden_size of lstm；
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输入FC的batch形状为：batch_size， 2*hidden。
模型代码
根据上述流程分析，模型代码就好理解了，各个模块的模型代码如下。
WordCNNEncoder
WordCNNEncoder包括两个embedding层，分别对应batch_inputs1，对应的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，这里用的是word2vec的词向量，是不可学习的，得到extword_embed。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)。
class WordCNNEncoder(nn.Module): def __init__(self, log,vocab): super(WordCNNEncoder, self).__init__() self.log=log 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,save_word2vec_embed_path) extword_size, word_dims = extword_embed.shape self.log.logger.info("Load extword embed: words %d, dims %d." % (extword_size, word_dims)) # # 这个 Embedding 层是不可学习的，通过requires_grad=False控制 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：word->sentence 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
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SentEncoder
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)。
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（卷积+池化）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 # containing the output features (h_t) from the last layer of the LSTM, for each t. 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
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Attention
query的维度是512，key和query相乘，得到outputs并经过softmax，维度是(batch_size , doc_len)，表示分配到每个句子的权重。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)。
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
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完整模型
把 WordCNNEncoder、SentEncoder、Attention、FC 全部连接起来。
class Model(nn.Module): def __init__(self,log, vocab): super(Model, self).__init__() self.log=log 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(log,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 self.log.logger.info('Build model with cnn word encoder, lstm sent encoder.') para_num = sum([np.prod(list(p.size())) for p in self.parameters()]) self.log.logger.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
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数据加载及预处理
去掉可能的标点符号，并把当前竞赛给的训练集划分为三个部分：训练集、验证集、测试集。其中，训练集用于训练，验证集用于调参，测试集用于评估线下和线上的模型效果。
这里首先用train_test_split（注意使用分层抽样）把训练集划分为训练集和测试集（9：1），然后再将训练集进一步划分为训练集和开发集（9：1）.
import pandas as pd import joblib from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def data_preprocess(): rawdata = pd.read_csv(data_file, sep='\t', encoding='UTF-8') #用正则表达式按标点替换文本 import re rawdata['words']=rawdata['text'].apply(lambda x: re.sub('3750|900|648',"",x)) del rawdata['text'] #数据划分 #如果之前已经做了就直接加载 if os.path.exists(test_index_file) and os.path.exists(train_index_file): test_index=joblib.load(test_index_file) train_index=joblib.load(train_index_file) else: rawdata.reset_index(inplace=True, drop=True) X = list(rawdata.index) y = rawdata['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=y) # stratify=y表示分层抽样，根据不同类别的样本占比进行抽样 test_index = {'X_test': X_test, 'y_test': y_test} joblib.dump(test_index, 'test_index.pkl') train_index = {'X_train': X_train, 'y_train': y_train} joblib.dump(train_index, 'train_index.pkl') train_x=rawdata.loc[train_index['X_train']]['words'] train_y=rawdata.loc[train_index['X_train']]['label'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_x, train_y, test_size=0.1, stratify=train_y) train_data = {'label': y_train, 'text': X_train.values} dev_data = {'label': y_test, 'text': X_test.values} #测试集 test_x=rawdata.loc[test_index['X_test']] test_y=rawdata.loc[test_index['X_test']]['label'].values test_data={'label': test_y, 'text': test_x['words'].tolist()} #预测 f = pd.read_csv(final_test_data_file, sep='\t', encoding='UTF-8') final_test_data = f['text'].apply(lambda x: re.sub('3750|900|648',"",x)) final_test_data = {'label': [0] * len(final_test_data), 'text': final_test_data.values} return train_data,dev_data,test_data,final_test_data if os.path.exists('train_data.pkl'): train_data=joblib.load('train_data.pkl') dev_data = joblib.load('dev_data.pkl') test_data = joblib.load('test_data.pkl') final_test_data = joblib.load('final_test_data.pkl') else: train_data, dev_data, test_data, final_test_data = data_preprocess() joblib.dump(train_data, 'train_data.pkl') joblib.dump(dev_data, 'dev_data.pkl') joblib.dump(test_data, 'test_data.pkl') joblib.dump(final_test_data, 'final_test_data.pkl')
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构建batch
根据上述模型架构的逻辑，我们需要将数据转化为所需要的batch的格式，即batch->文档->句子->词。
用get_examples和sentence_split整理文档->句子->词；
然后用data_iter和batch_slice将get_examples的输出进一步整合成batch。
get_examples和sentence_split
遍历每一篇新闻，对每篇新闻都调用sentence_split来分割句子输入的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)。
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)。
# 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，则句数减少一半，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 # 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]) return examples
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data_iter和batch_slice
在迭代训练时，调用data_iter函数，生成每一批的batch_data，其中data 参数就是 get_examples() 得到的。而data_iter函数里面会调用batch_slice函数，把数据分割为多个 batch，组成一个 list 并返回。
# 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 # 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
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Vocab类
为了将文档中的word编码为词向量的形式，需要构造词典，加载并包装Word2vec的embedding。
构造词典-build_vocab
在字典中加入一些特殊字符，如'[PAD]', '[UNK]'，记录需要被训练的word embedding中word对应的id和id对应的word，以及word2vec中固定embedding的extend_word对应id和id对应extend_word。
加载并包装Word2vec的embedding-load_pretrained_embs
从word2vec的wv矩阵中（之前保存在txt文件中）构建embedding，为了避免每次运行都重复构建一遍，可以把生成的embedding和vocab存储起来，运行时直接加载。
# 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): if os.path.exists(save_word_counter_path): self.word_counter=joblib.load(save_word_counter_path) else: self.word_counter = Counter() #计算每个词出现的次数 for text in data['text']: words = text.split() self.word_counter+=Counter(words) joblib.dump(self.word_counter,save_word_counter_path) # 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,save_embfile): if os.path.exists(save_embfile): embeddings= joblib.load(save_embfile) self._id2extword=embeddings['id2extword'] embeddings= embeddings['embeddings'] else: 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) joblib.dump({"embeddings":embeddings,"id2extword":self._id2extword}, save_embfile) 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)
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优化器
封装各个模块的优化器操作。
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
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评价指标
分类任务，这里选用的评价指标包括精度、召回、F1。
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_scoredef 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'))
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日志记录
利用logging模块在控制台实时打印并及时记录运行日志。
from config import *import logging # 引入logging模块import os.pathclass Logger: def __init__(self,mode='w'): # 第一步，创建一个logger self.logger = logging.getLogger() self.logger.setLevel(logging.INFO) # Log等级总开关 # 第二步，创建一个handler，用于写入日志文件 rq = time.strftime('%Y%m%d%H%M', time.localtime(time.time())) log_path = os.getcwd() + '/Logs/' log_name = log_path + rq + '.log' logfile = log_name fh = logging.FileHandler(logfile, mode=mode) fh.setLevel(logging.DEBUG) # 输出到file的log等级的开关 # 第三步，定义handler的输出格式 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s") fh.setFormatter(formatter) # 第四步，将logger添加到handler里面 self.logger.addHandler(fh) ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.INFO) # 输出到console的log等级的开关 ch.setFormatter(formatter) self.logger.addHandler(ch)
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Trainer
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 trainerfrom tqdm import tqdmimport torchimport torch.nn as nnimport timefrom sklearn.metrics import classification_reportfrom utils import *from config import *from dataset import *class Trainer(): def __init__(self,log, model, vocab,train_data,dev_data,test_data=None,final_test_data=None): self.model = model self.report = True self.log=log # 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) if os.path.exists('Trainer_train_data.pkl'): self.train_data = joblib.load('Trainer_train_data.pkl') self.log.logger.info('Total %d train docs.' % len(self.train_data)) self.dev_data = joblib.load('Trainer_dev_data.pkl') self.log.logger.info('Total %d dev docs.' % len(self.dev_data)) self.final_test_data = joblib.load('Trainer_final_test_data.pkl') self.log.logger.info('Total %d final test docs.' % len(self.final_test_data)) if test_data: self.test_data = joblib.load('Trainer_test_data.pkl') self.log.logger.info('Total %d test docs.' % len(self.test_data)) else: self.train_data = get_examples(train_data, vocab) self.log.logger.info('Total %d train docs.' % len(self.train_data)) self.dev_data = get_examples(dev_data, vocab) self.log.logger.info('Total %d dev docs.' % len(self.dev_data)) self.final_test_data = get_examples(final_test_data, vocab) self.log.logger.info('Total %d final test docs.' % len(self.final_test_data)) if test_data: self.test_data = get_examples(test_data, vocab) self.log.logger.info('Total %d test docs.' % len(self.test_data)) self.batch_num = int(np.ceil(len(self.train_data) / float(train_batch_size))) # 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): self.log.logger.info('Start training...') pbar = tqdm(total=self.last_epoch, desc='training') for epoch in range(1, epochs + 1): train_f1 = self._train(epoch) dev_f1 = self._eval(epoch,test=1) if self.best_dev_f1 <= dev_f1: self.log.logger.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: self.log.logger.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 pbar.update() def test(self,flag=1): # flag = 1: dev # flag = 2: test # flag = 3: final_test self.model.load_state_dict(torch.load(save_model)) self._eval(self.last_epoch + 1, test=flag) 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 = [] pbar = tqdm(total=self.batch_num,desc='train in epoch %d'.format(epoch)) 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() self.log.logger.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 pbar.update() 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) self.log.logger.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) self.log.logger.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=1): self.model.eval() start_time = time.time() if test==1: data=self.dev_data self.log.logger.info('Start testing(dev)...') elif test==2: data = self.test_data self.log.logger.info('Start testing(test)...') elif test ==3: data = self.final_test_data self.log.logger.info('Start predicting...') 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==3: df = pd.DataFrame({'label': y_pred}) df.to_csv(save_test, index=False, sep=',') else: self.log.logger.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) self.log.logger.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
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主函数
log=Logger(mode='w')log.logger.info("Dataset has built.")#构建词典vocab=Vocab(train_data)log.logger.info("Vocab has built.")log.logger.info("Creating Model.")#创建模型model=Model(log,vocab)log.logger.info("Use cuda: %s, gpu id: %d.", use_cuda, gpu)# traintrainer = Trainer(log,model, vocab,train_data,dev_data,test_data,final_test_data)trainer.train()# testtrainer.test(flag=2)trainer.test(flag=3)
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运行结果
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最终在线上的成绩为：0.9324。
参考资料
自然语言中的CNN–TextCNN（基础篇） - 知乎 (zhihu.com)
ALBERT — transformers 4.11.3 documentation (huggingface.co)
[BERT相关——（5）Pre-train Model | 冬于的博客 (ifwind.github.io)](https://ifwind.github.io/2021/08/22/BERT相关——（5）Pre-train Model/#重新配置模型)
BERT实战——（1）文本分类 | 冬于的博客 (ifwind.github.io)
阅读源码-理解pytorch_pretrained_bert中BertTokenizer工作方式_枪枪枪的博客-CSDN博客
详解Python logging调用Logger.info方法的处理过程_python_脚本之家 (jb51.net)
python中logging日志模块详解 - 咸鱼也是有梦想的 - 博客园 (cnblogs.com)
NLP学习1 - 使用Huggingface Transformers框架从头训练语言模型 - 简书 (jianshu.com)
零基础入门NLP-阿里云tianchi新闻文本分类大赛rank4分享-代码+经验/Huggingface Bert tutorial - 知乎 (zhihu.com)
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