LSTM_CNN文本分类与tensorflow实现_lstm-cnn

1. 引言

    前面我们介绍了RNN、CNN等文本分类模型，并在情感分析任务上都取得了不错的成绩，那有没有想过将RNN、CNN两者进行融合呢？答案肯定是有的！这次，我们将介绍一个将LSTM和CNN进行融合的文本分类模型，该模型同时兼具了RNN和CNN的优点，在很多文本分类任务上直接超过了RNN和CNN单个模型的效果。论文的下载地址如下：

• 论文地址：《Twitter Sentiment Analysis using combined LSTM-CNN Models》 

    下面我们将对该模型的结构进行具体介绍，并用tensorflow来实现它。 

2. LSTM_CNN模型介绍

    作者在原论文中其实提出了两种类型的结构，一种是CNN_LSTM，一种是LSTM_CNN，但是作者发现CNN_LSTM的效果不如LSTM_CNN，这可能是因为先用CNN层的话，会使得句子中的序列信息丢失，这时，后面尽管再使用LSTM层，其实也没法充分发挥LSTM的序列编码能力，从而导致模型的效果相对比较一般，因此，这里我们不对CNN_LSTM的进行介绍，感兴趣的读者可以直接查看原论文。

    如图1所示，LSTM_CNN的模型结构其实也很简单，就是在TextCNN模型结构的基础上，在embedding层与CNN层之间再插入一层LSTM层，其原理就是对于句子中的词汇特征向量，先经过LSTM层进行编码，这样一来，每个时间步的输出不仅包括了当前词汇的特征向量信息，也包括了该词汇之前所有词汇的特征信息，使得每个时间步的特征向量能够包含更多的信息，接着，把每个时间步的输出向量当做TextCNN中的embedding层，后面的计算就跟TextCNN完全一模一样了，如果对TextCNN模型不了解的读者可以查看我之前的文章《TextCNN文本分类与tensorflow实现》，这里就不再赘述了。

3. LSTM_CNN模型的tensorflow实现

    接下来，利用tensorflow框架来实现LSTM_CNN模型。同样的，为了便于对比各个模型的预测效果，本文的数据集还是采用之前的文章《FastText文本分类与tensorflow实现》中提到的数据集，LSTM_CNN的模型代码如下：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from eval.evaluate import accuracy
from tensorflow.contrib import slim
from loss.loss import cross_entropy_loss
 
 
class LSTM_CNN(object):
    def __init__(self,
                 num_classes,
                 seq_length,
                 vocab_size,
                 embedding_dim,
                 learning_rate,
                 learnin