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这是NLP傻瓜式教程的第二篇----基于RNN的文本分类实现(Text RNN)
参考的的论文是来自2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用:Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning[1]
在先前的许多工作中,模型的学习都是基于单任务,对于复杂的问题,也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决,然后再合并结果,得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理,其实是不正确的,因为现实世界中很多问题不能分解为一个一个独立的子问题,即使可以分解,各个子问题之间也是相互关联的,通过一些共享因素或「共享表示(share representation)」 联系在一起。把现实问题当做一个个独立的单任务处理,往往会忽略了问题之间所富含的丰富的关联信息。
上面的问题引出了本文的重点——「多任务学习(Multi-task learning)」,把多个相关(related)的任务(task)放在一起学习。多个任务之间共享一些因素,它们可以在学习过程中,共享它们所学到的信息,这是单任务学习没有具备的。相关联的多任务学习比单任务学习能去的更好的泛化(generalization)效果。本文基于 RNN 循环神经网络,提出三种不同的信息共享机制,整体网络是基于所有的任务共同学习得到。
下图展示的是单任务学习和多任务学习的流程图,可以对比一下区别。
下面具体介绍一下文章中的三个模型。
在他们提出的第一个模型中,不同的任务共享一个LSTM网络层和一个embedding layer,此外每个任务还有其自己的embedding layer。所以对于上图中的任务m,输入x包括了两个部分:
其中等号右侧第一项和第二项分别表示该任务「特有」的word embedding和该模型中「共享」的word embedding,两者做一个concatenation。
LSTM网络层是所有任务所共享的,对于任务m的最后sequence representation为LSTM的输出:
在第二个模型中,为每个任务都指定了「特定」的LSTM layer,但是不同任务间的LSTM layer可以共享信息。
为了更好地控制在不同LSTM layer之间的信息流动,作者提出了一个global gating unit,使得模型具有决定信息流动程度的能力。
为此,他们改写了LSTM中的表达式:
其中,
与模型二相似,作者也为每个单独的任务指派了特定的LSTM层,但是对于整体的模型使用了双向的LSTM,这样可以使得信息共享更为准确。
论文作者在4个数据集上对上述模型做了评价,并和其他state-of-the-art的网络模型进行了对比,均显示最好的效果。
RNN的代码框架和上一篇介绍的CNN类似,首先定义一个RNN类来实现论文中的模型
- class RNN(BaseModel):
- """
- A RNN class for sentence classification
- With an embedding layer + Bi-LSTM layer + FC layer + softmax
- """
- def __init__(self, sequence_length, num_classes, vocab_size,
- embed_size, learning_rate, decay_steps, decay_rate,
- hidden_size, is_training, l2_lambda, grad_clip,
- initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.1)):
这里的模型包括了一层embedding,一层双向LSTM,一层全连接层最后接上一个softmax分类函数。
然后依次定义模型,训练,损失等函数在后续调用。
- def inference(self):
- """
- 1. embedding layer
- 2. Bi-LSTM layer
- 3. concat Bi-LSTM output
- 4. FC(full connected) layer
- 5. softmax layer
- """
- # embedding layer
- with tf.name_scope('embedding'):
- self.embedded_words = tf.nn.embedding_lookup(self.Embedding, self.input_x)
-
- # Bi-LSTM layer
- with tf.name_scope('Bi-LSTM'):
- lstm_fw_cell = rnn.BasicLSTMCell(self.hidden_size)
- lstm_bw_cell = rnn.BasicLSTMCell(self.hidden_size)
-
- if self.dropout_keep_prob is not None:
- lstm_fw_cell = rnn.DropoutWrapper(lstm_fw_cell, output_keep_prob=self.dropout_keep_prob)
- lstm_bw_cell = rnn.DropoutWrapper(lstm_bw_cell, output_keep_prob=self.dropout_keep_prob)
-
- outputs, output_states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(lstm_fw_cell, lstm_bw_cell,
- self.embedded_words,
- dtype=tf.float32)
- output = tf.concat(outputs, axis=2)
- output_last = tf.reduce_mean(output, axis=1)
-
- # FC layer
- with tf.name_scope('output'):
- self.score = tf.matmul(output_last, self.W_projection) + self.b_projection
- return self.score
-
- def loss(self):
- # loss
- with tf.name_scope('loss'):
- losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.input_y, logits=self.score)
- data_loss = tf.reduce_mean(losses)
- l2_loss = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(cand_v) for cand_v in tf.trainable_variables()
- if 'bias' not in cand_v.name]) * self.l2_lambda
- data_loss += l2_loss
- return data_loss
-
- def train(self):
- learning_rate = tf.train.exponential_decay(self.learning_rate, self.global_step,
- self.decay_steps, self.decay_rate, staircase=True)
- optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
- grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(self.loss_val)
-
- grads_and_vars = [(tf.clip_by_norm(grad, self.grad_clip), val) for grad, val in grads_and_vars]
-
- train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=self.global_step)
- return train_op
训练部分的数据集这里就直接采用CNN那篇文章相同的数据集(懒...),预处理的方式与函数等都是一样的,,,
- def train(x_train, y_train, vocab_processor, x_dev, y_dev):
- with tf.Graph().as_default():
- session_conf = tf.ConfigProto(
- # allows TensorFlow to fall back on a device with a certain operation implemented
- allow_soft_placement= FLAGS.allow_soft_placement,
- # allows TensorFlow log on which devices (CPU or GPU) it places operations
- log_device_placement=FLAGS.log_device_placement
- )
- sess = tf.Session(config=session_conf)
- with sess.as_default():
- # initialize cnn
- rnn = RNN(sequence_length=x_train.shape[1],
- num_classes=y_train.shape[1],
- vocab_size=len(vocab_processor.vocabulary_),
- embed_size=FLAGS.embed_size,
- l2_lambda=FLAGS.l2_reg_lambda,
- is_training=True,
- grad_clip=FLAGS.grad_clip,
- learning_rate=FLAGS.learning_rate,
- decay_steps=FLAGS.decay_steps,
- decay_rate=FLAGS.decay_rate,
- hidden_size=FLAGS.hidden_size
- )
-
-
- # output dir for models and summaries
- timestamp = str(time.time())
- out_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.curdir, 'run', timestamp))
- if not os.path.exists(out_dir):
- os.makedirs(out_dir)
- print('Writing to {} \n'.format(out_dir))
-
- # checkpoint dir. checkpointing – saving the parameters of your model to restore them later on.
- checkpoint_dir = os.path.abspath(os.path.join(out_dir, FLAGS.ckpt_dir))
- checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, 'model')
- if not os.path.exists(checkpoint_dir):
- os.makedirs(checkpoint_dir)
- saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep=FLAGS.num_checkpoints)
-
- # Write vocabulary
- vocab_processor.save(os.path.join(out_dir, 'vocab'))
-
- # Initialize all
- sess.run(tf.global_variables_initializer())
-
-
- def train_step(x_batch, y_batch):
- """
- A single training step
- :param x_batch:
- :param y_batch:
- :return:
- """
- feed_dict = {
- rnn.input_x: x_batch,
- rnn.input_y: y_batch,
- rnn.dropout_keep_prob: FLAGS.dropout_keep_prob
- }
- _, step, loss, accuracy = sess.run(
- [rnn.train_op, rnn.global_step, rnn.loss_val, rnn.accuracy],
- feed_dict=feed_dict
- )
- time_str = datetime.datetime.now().isoformat()
- print("{}: step {}, loss {:g}, acc {:g}".format(time_str, step, loss, accuracy))
-
-
- def dev_step(x_batch, y_batch):
- """
- Evaluate model on a dev set
- Disable dropout
- :param x_batch:
- :param y_batch:
- :param writer:
- :return:
- """
- feed_dict = {
- rnn.input_x: x_batch,
- rnn.input_y: y_batch,
- rnn.dropout_keep_prob: 1.0
- }
- step, loss, accuracy = sess.run(
- [rnn.global_step, rnn.loss_val, rnn.accuracy],
- feed_dict=feed_dict
- )
- time_str = datetime.datetime.now().isoformat()
- print("dev results:{}: step {}, loss {:g}, acc {:g}".format(time_str, step, loss, accuracy))
-
- # generate batches
- batches = data_process.batch_iter(list(zip(x_train, y_train)), FLAGS.batch_size, FLAGS.num_epochs)
- # training loop
- for batch in batches:
- x_batch, y_batch = zip(*batch)
- train_step(x_batch, y_batch)
- current_step = tf.train.global_step(sess, rnn.global_step)
- if current_step % FLAGS.validate_every == 0:
- print('\n Evaluation:')
- dev_step(x_dev, y_dev)
- print('')
-
- path = saver.save(sess, checkpoint_prefix, global_step=current_step)
- print('Save model checkpoint to {} \n'.format(path))
-
- def main(argv=None):
- x_train, y_train, vocab_processor, x_dev, y_dev = prepocess()
- train(x_train, y_train, vocab_processor, x_dev, y_dev)
-
- if __name__ == '__main__':
- tf.app.run()
「完整代码可以在公众号后台回复"RNN2016"获取。」
[1]
Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning: https://arxiv.org/abs/1605.05101
- END -
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