如何理解NLP中的图像？一文知悉TextCNN文本分类_图形的像素值类比于nlp中的什么

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什么是深度神经网络？

深度神经网络被大多数较优模型所青睐。「深」实际上就是「多层」，通过堆叠前馈层（feed-forward layers）抽取特征。前馈层被定义为：y = σ(Wx + b)，σ是激活函数，W和b都是可训练参数。前馈层由于激活功能而功能强大，从而使原本为线性的操作变为非线性。然而，在使用前馈层时存在一些问题：首先，前馈层或多层神经网络的操作仅是模板匹配，而没有考虑数据的特定结构。此外，传统多层神经网络的完全连接机制导致参数数量激增，从而导致泛化问题。

 

卷积神经网络

上图所示CNNs通常包含卷积层（convolutional layers）、池化层（pooling layers）和前馈层（feed-forward layers）。卷基层应用卷积核去执行卷积操作，如公式1所示：

m和n分别为结果矩阵的行和列、f表示输入矩阵、h表示卷积核。池化层对卷积层的结果执行下采样（down-sampling）以获得更高级别的特征，而前馈层将它们映射到概率分布中以预测类分数。滑动窗口（sliding window）特征使卷积层能够捕获局部特征，而池化层可以产生分层特征。这两种机制使CNN具有本地感知能力和全局感知能力，从而有助于捕获数据的某些特定内部结构。参数共享机制减轻了参数爆炸问题和过拟合问题，因为可训练参数的减少导致模型复杂度降低，从而提高了泛化能力。

 

自然语言处理中的卷积神经网络：TextCNN

下图即为TextCNN的模型结构图：

如何理解NLP中的“图像”？

NLP面对的常常是一个被表达为矩阵的文档或句子。常常每一行表达一个特征或句子，即每一行是一个单词所代表的向量。通常会使用词嵌入（word-embeddings）的方法，例如Word2vec或GloVe。也可以使用one-hot的方法，该方法是标注了单词在词典中的位置。如果一个文本中有10单词，每个单词用100维向量表示，利用上述方法会生成10X100的向量。这就是在NLP中的“图像”。

在机器视觉上，我们的卷积核会在图像的局部区域上滑动，但是在NLP中，我们通常使用的过滤器会滑过整个矩阵(单词)。因此，过滤器的“宽度（width）”通常与输入矩阵的宽度相同。高度，或区域大小（region size），可能会有所不同，但是滑动窗口一次在2-5个字是典型的。

上图展示了CNN在文本分类的使用，使用了2种过滤器（卷积核），每个过滤器有3种高度（区域大小），即有6种卷积结构（左起第2列），所以会产生6种卷积后的结果（左起第3列），经过最大池化层（后面还会提到池化层），每个卷积的结果将变为1个值（左起第4列），最终生成一个向量（左起第5列），最终经过分类器得到一个二分类结果（最后一列）。

• Embedding：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点。

• Convolution：然后经过 kernel_sizes=(2,3,4) 的一维卷积层，每个kernel_size 有两个输出 channel。

• MaxPolling：第三层是一个1-max pooling层，这样不同长度句子经过pooling层之后都能变成定长的表示。

• FullConnection and Softmax：最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。

卷积神经网络另一个突出的特征就是池化层，它经常被放在卷积层之后，池化层是对上一层卷积层的子采样，例如采集池化层过滤器覆盖区域下最大的值——称为最大池化。不必对整个矩阵进行池化，也可以通过窗口进行滑动。NLP中经典的做法是将池化层应用于整个卷积输出的结果，最终就直接得到一个数字——即这个尺寸下此句子的特征，如上面的例子。

 

我们为什么要用池化层呢？

• 池化层可以保证输出矩阵大小是固定的。而分类任务常常要求输出维度固定，例如，如果池化层应用到1000个过滤器（卷积核）上，那么不管你的过滤器尺寸和你输入矩阵的大小，你都将得到一个1000维的输出。这就使得你可以选择可变的输入向量和过滤器尺寸，但得到的输出维度一致。

• 池化层可以降维，但又能保证重要的信息。

卷积神经网络中的通道（Channels）

通道就是从不同“角度”看待你的输入，在图像里面，RGB格式的图像就有3个通道（红，绿，蓝）。同样的，NLP中也有不同的通道，例如可以把通道分为不同的词嵌入方法（word2vec，GloVe等），不同语种的表达，或者同一个意思不同方式的表达。

为什么是一维卷积？

• 图像是二维数据；

• 文本是一维数据，因此在TextCNN卷积用的是一维卷积（在word-level上是一维卷积；虽然文本经过词向量表达后是二维数据，但是在embedding-level上的二维卷积没有意义）。一维卷积带来的问题是需要通过设计不同 kernel_size 的 filter 获取不同宽度的视野。