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（4-6）文本分类与情感分析算法：递归神经网络（1）_rvnn

作者：爱喝兽奶帝天荒 | 2024-07-03 09:22:13

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rvnn

4.6  递归神经网络

递归神经网络（Recursive Neural Network）是一种神经网络架构，用于处理树状或递归结构的数据。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）不同，递归神经网络具有反馈连接，使其能够在网络内传递信息并处理树状结构数据。RNN 可以在不同层级上组合信息，使其适用于各种具有递归性质的数据，如自然语言语法树、分子结构、计算机程序等。

4.6.1  递归神经网络介绍

递归神经网络的主要特点如下所示：

  1. 树状结构处理：递归神经网络用于处理树状结构的数据，其中每个节点可以具有多个子节点。这使得 RNN 适用于自然语言处理中的语法分析，其中单词和短语之间的关系可以表示为树。
  2. 递归性质：递归神经网络具有递归性质，因为它在每个节点处理数据时会引入前一个节点的信息。这种递归性质使 RNN 能够捕获树状结构中不同层级的信息。
  3. 多层递归：递归神经网络可以包含多个递归层，使其能够在不同抽象层次上处理数据。
  4. 结构学习：递归神经网络可以自动学习数据的结构，而无需手动设计特征。这对于处理各种树状结构数据非常有用。

递归神经网络在自然语言处理中用于语法分析、文本分类、情感分析等任务。此外，递归神经网络也在生物信息学、计算机程序分析和其他领域中有广泛的应用，因为它可以处理具有递归性质的数据结构。需要注意的是，RNN 有一些限制，如梯度消失问题，因此在某些情况下，更高级的架构如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）可能更适合。

4.6.2  RvNN

RvNN是一种神经网络架构，代表 "Recursive Variational Neural Network" 或 "Recurrent Variational Neural Network"，取决于上下文。这是一种结合了递归（或循环）结构和变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）的神经网络，用于处理序列数据。RvNN 的主要特点如下所示：

  1. 递归结构：RvNN 具有递归或循环结构，允许处理序列或树状结构数据。这使得它适用于自然语言处理中的句法分析、文本生成等任务。
  2. 变分自编码器：RvNN 结合了变分自编码器（VAE）的思想，用于生成潜在表示（latent representation）以及在生成数据时引入噪声。这可以帮助模型更好地学习数据的潜在分布和处理不完整或噪声数据。
  3. 生成性能：RvNN 通常用于生成文本或序列数据，具有生成性能，可以生成符合特定分布的序列。

RvNN是一个复杂的神经网络架构，通常由深度学习研究人员和自然语言处理领域的专家用于特定的任务。它的应用领域包括自然语言处理、句法分析、文本生成、机器翻译等需要处理序列结构数据的任务。根据具体的应用和研究领域，RvNN 可以具有不同的变种和结构。

实例4-7：综合实战：创建RvNN模型并训练（源码路径：daima\4\Continuous-RvNN-main）

（1）编写文件Continuous-RvNN-main/inference/preprocess/process_MNLI.py，将自然语言推理的数据集进行预处理，以便后续可以在深度学习模型中使用。具体实现代码如下所示。

  1. from preprocess_tools.process_utils import load_glove, jsonl_save
  2.  
  3. SEED = 101
  4. MAX_VOCAB = 50000
  5. MIN_FREQ = 1
  6. WORDVECDIM = 300
  7. dev_keys = ["matched"]
  8. test_keys = ["matched", "mismatched"]
  9. predi_keys = ["matched", "mismatched"]
  10. np.random.seed(SEED)
  11. random.seed(SEED)
  12.  
  13. train_path1 = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_train.jsonl')
  14. train_path2 = Path('../data/NLI_data/SNLI/snli_1.0_train.jsonl')
  15. dev_path = {}
  16. dev_path["matched"] = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_dev_matched.jsonl')
  17. dev_path["mismatched"] = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_dev_mismatched.jsonl')
  18. test_path = {}
  19. test_path["matched"] = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_dev_matched.jsonl')
  20. test_path["mismatched"] = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_dev_mismatched.jsonl')
  21. predi_path = {}
  22. predi_path["matched"] = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_0.9_test_matched_unlabeled.jsonl')
  23. predi_path["mismatched"] = Path('../data/NLI_data/MNLI/multinli_0.9_test_mismatched_unlabeled.jsonl')
  24. predi2_path = {}
  25. predi2_path["matched"] = Path(
  26.     '../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_dev_matched.jsonl')  # Path('../../data/NLI_data/MNLI/multinli_0.9_test_matched_unlabeled.jsonl')
  27. predi2_path["mismatched"] = Path(
  28.     '../data/NLI_data/MNLI/multinli_1.0_dev_mismatched.jsonl')  # Path('../../data/NLI_data/MNLI/multinli_0.9_test_mismatched_unlabeled.jsonl')
  29.  
  30. embedding_path = Path("../embeddings/glove/glove.840B.300d.txt")
  31.  
  32. Path('processed_data/').mkdir(parents=True, exist_ok=True)
  33.  
  34. train_save_path = Path('processed_data/MNLI_train.jsonl')
  35. dev_save_path = {}
  36. for key in dev_keys:
  37.     dev_save_path[key] = Path('processed_data/MNLI_dev_{}.jsonl'.format(key))
  38. test_save_path = {}
  39. for key in test_keys:
  40.     test_save_path[key] = Path('processed_data/MNLI_test_{}.jsonl'.format(key))
  41. predi_save_path = {}
  42. predi2_save_path = {}
  43. for key in predi_keys:
  44.     predi_save_path[key] = Path('processed_data/MNLI_predi_{}.jsonl'.format(key))
  45.     predi2_save_path[key] = Path('processed_data/MNLI_predi2_{}.jsonl'.format(key))
  46. metadata_save_path = fspath(Path("processed_data/MNLI_metadata.pkl"))
  47.  
  48. labels2idx = {}
  49. vocab2count = {}
  50.  
  51.  
  52. def tokenize(sentence):
  53.     return nltk.word_tokenize(sentence)
  54.  
  55.  
  56. def updateVocab(word):
  57.     global vocab2count
  58.     vocab2count[word] = vocab2count.get(word, 0) + 1
  59.  
  60.  
  61. def process_data(filename, update_vocab=True, filter=False, predi=False):
  62.     global labels2idx
  63.  
  64.     print("\n\nOpening directory: {}\n\n".format(filename))
  65.  
  66.     sequences1 = []
  67.     sequences2 = []
  68.     pairIDs = []
  69.     labels = []
  70.     count = 0
  71.     max_seq_len = 150
  72.  
  73.     with jsonlines.open(filename) as reader:
  74.         for sample in reader:
  75.             if sample['gold_label'] != '-':
  76.  
  77.                 sequence1 = tokenize(sample['sentence1'].lower())
  78.                 sequence2 = tokenize(sample['sentence2'].lower())
  79.                 pairID = sample["pairID"]
  80.                 if predi:
  81.                     label = None
  82.                     label_id = None
  83.                 else:
  84.                     label = sample['gold_label']
  85.                     if label not in labels2idx:
  86.                         labels2idx[label] = len(labels2idx)
  87.                     label_id = labels2idx[label]
  88.  
  89.                 if filter:
  90.                     if (len(sequence1) < max_seq_len) and (len(sequence2) < max_seq_len):
  91.                         sequences1.append(sequence1)
  92.                         sequences2.append(sequence2)
  93.                         labels.append(label_id)
  94.                         pairIDs.append(pairID)
  95.                 else:
  96.                     sequences1.append(sequence1)
  97.                     sequences2.append(sequence2)
  98.                     labels.append(label_id)
  99.                     pairIDs.append(pairID)
  100.  
  101.                 if update_vocab:
  102.                     for word in sequence1:
  103.                         updateVocab(word)
  104.  
  105.                     for word in sequence2:
  106.                         updateVocab(word)
  107.  
  108.                 count += 1
  109.  
  110.                 if count % 1000 == 0:
  111.                     print("Processing Data # {}...".format(count))
  112.  
  113.     return sequences1, sequences2, labels, pairIDs
  114.  
  115.  
  116. train_sequences1, \
  117. train_sequences2, \
  118. train_labels, _ = process_data(train_path1, filter=True)
  119.  
  120. train_sequences1_, \
  121. train_sequences2_, \
  122. train_labels_, _ = process_data(train_path2, filter=True)
  123.  
  124. train_sequences1 += train_sequences1_
  125. train_sequences2 += train_sequences2_
  126. train_labels += train_labels_
  127.  
  128. dev_sequences1 = {}
  129. dev_sequences2 = {}
  130. dev_labels = {}
  131.  
  132. for key in dev_keys:
  133.     dev_sequences1[key], \
  134.     dev_sequences2[key], \
  135.     dev_labels[key], _ = process_data(dev_path[key], update_vocab=True)
  136.  
  137. test_sequences1 = {}
  138. test_sequences2 = {}
  139. test_labels = {}
  140.  
  141. for key in test_keys:
  142.     test_sequences1[key], \
  143.     test_sequences2[key], \
  144.     test_labels[key], _ = process_data(test_path[key], update_vocab=True)
  145.  
  146. predi_sequences1 = {}
  147. predi_sequences2 = {}
  148. predi_labels = {}
  149. predi_pairIDs = {}
  150.  
  151. for key in predi_keys:
  152.     predi_sequences1[key], \
  153.     predi_sequences2[key], \
  154.     predi_labels[key], predi_pairIDs[key] = process_data(predi_path[key], update_vocab=True)
  155.  
  156. predi2_sequences1 = {}
  157. predi2_sequences2 = {}
  158. predi2_labels = {}
  159. predi2_pairIDs = {}
  160.  
  161. for key in predi_keys:
  162.     predi2_sequences1[key], \
  163.     predi2_sequences2[key], \
  164.     predi2_labels[key], predi2_pairIDs[key] = process_data(predi2_path[key], update_vocab=False)
  165.  
  166. counts = []
  167. vocab = []
  168. for word, count in vocab2count.items():
  169.     if count > MIN_FREQ:
  170.         vocab.append(word)
  171.         counts.append(count)
  172.  
  173. vocab2embed = load_glove(embedding_path, vocab=vocab2count, dim=WORDVECDIM)
  174.  
  175. sorted_idx = np.flip(np.argsort(counts), axis=0)
  176. vocab = [vocab[id] for id in sorted_idx if vocab[id] in vocab2embed]
  177. if len(vocab) > MAX_VOCAB:
  178.     vocab = vocab[0:MAX_VOCAB]
  179.  
  180. vocab += ["<PAD>", "<UNK>", "<SEP>"]
  181.  
  182. print(vocab)
  183.  
  184. vocab2idx = {word: id for id, word in enumerate(vocab)}
  185.  
  186. vocab2embed["<PAD>"] = np.zeros((WORDVECDIM), np.float32)
  187. b = math.sqrt(3 / WORDVECDIM)
  188. vocab2embed["<UNK>"] = np.random.uniform(-b, +b, WORDVECDIM)
  189. vocab2embed["<SEP>"] = np.random.uniform(-b, +b, WORDVECDIM)
  190.  
  191. embeddings = []
  192. for id, word in enumerate(vocab):
  193.     embeddings.append(vocab2embed[word])
  194.  
  195.  
  196. def text_vectorize(text):
  197.     return [vocab2idx.get(word, vocab2idx['<UNK>']) for word in text]
  198.  
  199.  
  200. def vectorize_data(sequences1, sequences2, labels, pairIDs=None):
  201.     data_dict = {}
  202.     sequences1_vec = [text_vectorize(sequence) for sequence in sequences1]
  203.     sequences2_vec = [text_vectorize(sequence) for sequence in sequences2]
  204.     data_dict["sequence1"] = sequences1
  205.     data_dict["sequence2"] = sequences2
  206.     sequences_vec = [sequence1 + [vocab2idx["<SEP>"]] + sequence2 for sequence1, sequence2 in
  207.                      zip(sequences1_vec, sequences2_vec)]
  208.     data_dict["sequence1_vec"] = sequences1_vec
  209.     data_dict["sequence2_vec"] = sequences2_vec
  210.     data_dict["sequence_vec"] = sequences_vec
  211.     data_dict["label"] = labels
  212.     if pairIDs is not None:
  213.         data_dict["pairID"] = pairIDs
  214.         print(data_dict["pairID"])
  215.     return data_dict
  216.  
  217.  
  218. train_data = vectorize_data(train_sequences1, train_sequences2, train_labels)
  219. """
  220. for item in train_data["sequence1"]:
  221.     print(item)
  222. print("\n\n")
  223. """
  224. dev_data = {}
  225. for key in dev_keys:
  226.     dev_data[key] = vectorize_data(dev_sequences1[key], dev_sequences2[key], dev_labels[key])
  227. test_data = {}
  228. for key in test_keys:
  229.     test_data[key] = vectorize_data(test_sequences1[key], test_sequences2[key], test_labels[key])
  230.  
  231. predi_data = {}
  232. for key in predi_keys:
  233.     predi_data[key] = vectorize_data(predi_sequences1[key], predi_sequences2[key], predi_labels[key],
  234.                                      predi_pairIDs[key])
  235.  
  236. predi2_data = {}
  237. for key in predi_keys:
  238.     predi2_data[key] = vectorize_data(predi2_sequences1[key], predi2_sequences2[key], predi2_labels[key],
  239.                                       predi2_pairIDs[key])
  240.  
  241. jsonl_save(filepath=train_save_path,
  242.            data_dict=train_data)
  243.  
  244. for key in dev_keys:
  245.     jsonl_save(filepath=dev_save_path[key],
  246.                data_dict=dev_data[key])
  247.  
  248. for key in test_keys:
  249.     jsonl_save(filepath=test_save_path[key],
  250.                data_dict=test_data[key])
  251.  
  252. for key in predi_keys:
  253.     jsonl_save(filepath=predi_save_path[key],
  254.                data_dict=predi_data[key])
  255.     jsonl_save(filepath=predi2_save_path[key],
  256.                data_dict=predi2_data[key])
  257.  
  258.  
  259. metadata = {"labels2idx": labels2idx,
  260.             "vocab2idx": vocab2idx,
  261.             "embeddings": np.asarray(embeddings, np.float32),
  262.             "dev_keys": dev_keys,
  263.             "test_keys": test_keys}
  264.  
  265. with open(metadata_save_path, 'wb') as outfile:
  266.     pickle.dump(metadata, outfile)

上述代码用于处理自然语言推理（NLI）数据集的预处理工作，具体实现流程如下所示：

  1. 导入必要的库和设置一些常量和文件路径。
  2. 创建一个函数 tokenize 用于对文本进行分词（使用 NLTK 库）。
  3. 定义函数 updateVocab 用于更新词汇表。
  4. 创建函数 process_data 用于处理数据文件，读取数据、进行分词和更新词汇表。这个函数还可以进行数据过滤和处理不同的 NLI 数据集。
  5. 加载训练数据、开发数据、测试数据以及预测数据。
  6. 使用 GloVe 词嵌入来构建词汇表并获取词嵌入向量。
  7. 将数据转化为数字化表示，创建包括标签和序列的数据字典。
  8. 保存处理后的数据为 JSONL 文件，并将元数据（如标签、词汇表和嵌入向量）保存为 pickle 文件。

（2）编写文件Continuous-RvNN-main/classifier/models/Classifier_model.py，功能是使用神经网络结构定义一个实现文本分类的 PyTorch 模型。这个模型是一个文本分类器，可以用于对文本进行分类任务。模型的结构包括了嵌入层、编码器、特征提取和分类器。该模型的具体配置和超参数可以在 config 中指定，包括输入和输出的维度、嵌入的维度、隐藏层的大小等。文件Classifier_model.py的具体实现代码如下所示。

  1. import torch as T
  2. import torch.nn as nn
  3. import torch.nn.functional as F
  4.  
  5. from controllers.encoder_controller import encoder
  6. from models.layers import Linear
  7. from models.utils import gelu
  8. from models.utils import glorot_uniform_init
  9.  
  10. class Classifier_model(nn.Module):
  11.     def __init__(self, attributes, config):
  12.  
  13.         super(Classifier_model, self).__init__()
  14.  
  15.         self.config = config
  16.         self.out_dropout = config["out_dropout"]
  17.         self.classes_num = attributes["classes_num"]
  18.         self.in_dropout = config["in_dropout"]
  19.         embedding_data = attributes["embedding_data"]
  20.         pad_id = attributes["PAD_id"]
  21.  
  22.  
  23.         ATT_PAD = -999999
  24.         self.ATT_PAD = T.tensor(ATT_PAD).float()
  25.         self.zeros = T.tensor(0.0)
  26.  
  27.         if embedding_data is not None:
  28.             embedding_data = T.tensor(embedding_data)
  29.             self.word_embedding = nn.Embedding.from_pretrained(embedding_data,
  30.                                                                freeze=config["word_embd_freeze"],
  31.                                                                padding_idx=pad_id)
  32.         else:
  33.             vocab_len = attributes["vocab_len"]
  34.             self.word_embedding = nn.Embedding(vocab_len, config["embd_dim"],
  35.                                                padding_idx=pad_id)
  36.  
  37.         self.embd_dim = self.word_embedding.weight.size(-1)
  38.         self.transform_word_dim = Linear(self.embd_dim, config["hidden_size"])
  39.  
  40.         if not config["global_state_return"]:
  41.             self.attn_linear1 = Linear(config["hidden_size"], config["hidden_size"])
  42.             self.attn_linear2 = Linear(config["hidden_size"], config["hidden_size"])
  43.  
  44.         self.encoder = encoder(config)
  45.  
  46.         if config["classifier_layer_num"] == 2:
  47.             self.prediction1 = Linear(config["hidden_size"], config["hidden_size"])
  48.             self.prediction2 = Linear(config["hidden_size"], self.classes_num)
  49.         else:
  50.             self.prediction2 = Linear(config["hidden_size"], self.classes_num)
  51.  
  52.  
  53.     # %%
  54.  
  55.     def embed(self, sequence, input_mask):
  56.  
  57.         N, S = sequence.size()
  58.  
  59.         sequence = self.word_embedding(sequence)
  60.         sequence = self.transform_word_dim(sequence)
  61.  
  62.         sequence = sequence * input_mask.view(N, S, 1)
  63.  
  64.         return sequence, input_mask
  65.  
  66.     def extract_features(self, sequence, mask):
  67.         N, S, D = sequence.size()
  68.  
  69.         mask = mask.view(N, S, 1)
  70.  
  71.         attention_mask = T.where(mask == 0,
  72.                                  self.ATT_PAD.to(mask.device),
  73.                                  self.zeros.to(mask.device))
  74.  
  75.         assert attention_mask.size() == (N, S, 1)
  76.  
  77.         energy = self.attn_linear2(gelu(self.attn_linear1(sequence)))
  78.  
  79.         assert energy.size() == (N, S, D)
  80.  
  81.         attention = F.softmax(energy + attention_mask, dim=1)
  82.  
  83.         assert attention.size() == (N, S, D)
  84.  
  85.         z = T.sum(attention * sequence, dim=1)
  86.  
  87.         assert z.size() == (N, D)
  88.  
  89.         return z
  90.  
  91.     # %%
  92.     def forward(self, batch):
  93.  
  94.         sequence = batch["sequences_vec"]
  95.         input_mask = batch["input_masks"]
  96.  
  97.         N = sequence.size(0)
  98.  
  99.         # EMBEDDING BLOCK
  100.         sequence, input_mask = self.embed(sequence, input_mask)
  101.         sequence = F.dropout(sequence, p=self.in_dropout, training=self.training)
  102.  
  103.         # ENCODER BLOCK
  104.         sequence_dict = self.encoder(sequence, input_mask)
  105.         sequence = sequence_dict["sequence"]
  106.  
  107.         penalty = None
  108.         if "penalty" in sequence_dict:
  109.             penalty = sequence_dict["penalty"]
  110.  
  111.         if self.config["global_state_return"]:
  112.             feats = sequence_dict["global_state"]
  113.         else:
  114.             feats = self.extract_features(sequence, input_mask)
  115.  
  116.         if self.config["classifier_layer_num"] == 2:
  117.             feats = F.dropout(feats, p=self.out_dropout, training=self.training)
  118.             feats = gelu(self.prediction1(feats))
  119.         feats = F.dropout(feats, p=self.out_dropout, training=self.training)
  120.         logits = self.prediction2(feats)
  121.  
  122.         assert logits.size() == (N, self.classes_num)
  123.  
  124.         return {"logits": logits, "penalty": penalty}

对上述代码的具体说明如下所示：

    1. 构造函数 Classifier_model 定义了模型的整体结构和初始化方法。模型接受一些参数，如超参数配置 config 和文本属性信息 attributes。
    2. 模型的前半部分定义了文本嵌入层、编码器和特征提取层。通过嵌入层将文本序列转化为词嵌入表示。编码器部分（由 encoder 模块处理）对文本序列进行编码。特征提取部分通过多层线性层和激活函数提取文本特征。
    3. 模型的 embed 方法用于将输入的文本序列进行嵌入和处理。
    4. extract_features 方法用于提取文本的特征。
    5. forward 方法定义了模型的前向传播过程，包括文本嵌入、编码、特征提取和分类。
    6. 模型输出分类结果的对数概率（logits），并返回包括 logits 和可能的 penalty（惩罚）项的字典。

未完待续

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