文本分类（2）—— textCNN_textcnn文本分类

前言

  此前，我尝试了使用BERT-FC模型去做文本分类，遇到了以下几个问题，这里再回顾一下：
（1）模型泛化能力不足
  训练集准确率达到97%以上，但测试集的分类准率均值在80%左右浮动，最好的一次达到了83.8%，但也很难再有提升。
（2）分类效果不平衡
  样本面临不平衡分类问题，在对训练集进行简单随机过采样的预处理的前提下，仍未解决该问题。测试集上使用最优模型进行预测的结果是：两个小类上的F1值刚过50%，两个较大类上的F1值达到90%。

  本文从模型结构的角度进行优化。在寻找适用模型的过程中，看到这样一篇推文：《用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践》 ，作者根据自己的经验提出：文本分类的最佳实践，是先从textCNN开始训练出一个较好的模型，再以此为基础尝试改进模型。因此，本文尝试采用BERT-textCNN进行实验。

1 textCNN架构分析

  2014年，Yoon Kim在《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》¹一文中提出了textCNN，其在一系列基线模型中证明了：① 通过预训练静态词向量和参数微调，简单的CNN可以在句子级别的分类任务中取得较好的学习效果；② 预训练的向量是良好的“通用”特征提取器，可以跨数据集使用。许多博主都对textCNN进行了详细的解析，但是为了加深自己的理解，还是以自己的方式再梳理一下思路。

1.1 textCNN架构

  图1为论文中提供的textCNN模型架构示例，包括 输入层、卷积层、池化层、全连接层四个基本结构：

（1）输入层
  以输入一个样本为例：假设输入是一个句子，共包括 $n$ 个单词，每个单词可以通过word2vec等模型表示为一个 $k$ 维的向量，则，一个句子被表示为一个 $n\times k$ 的二维矩阵，即，textCNN的输入。

（2）卷积层
  卷积层，主要通过设置若干滤波器 $(filter)$对输入层进行卷积操作，即计算(对应元素相乘之和+偏置)，以提取文本特征。
  例如，一个尺寸为 $h\times k$ 的滤波器在非全零填充的情况下，以 $1$ 为步长滑动，每次滑动都进行卷积操作，结果将形成长度为 $n-h+1$ 的文本特征 $c_{i,i\in [1,n-h+1]}$，相当于提取一个句子中的 $h-gram$ 特征。
  在图3中，设置了两种类型的滤波器：
  ① 尺寸为 $2\times k$ 的滤波器（红框），将形成长度为 $8$ 的一维文本特征 $c_{1i,i\in [1,7]}$。
  ② 尺寸为 $3\times k$ 的滤波器（黄框），将形成长度为 $7$ 的一维文本特征 $c_{2i,i\in [1,7]}$。

（3）池化层
  池化层，主要对卷积操作后形成的每一个文本特征 $c_i$进行最大池化操作，即计算 m a x { c i } max\{c_i\} max{ci​}，以提取最重要的特征。
  原文提到，这一处理能够应对可变的句子长度。这是因为，池化层所得的特征长度取决于我们事先设定好的滤波器的总数（注意不是种类数），而非句子中可变化的单词总数（它只决定一个文本特征的长度，无论有多长，池化仅提取其中的最大值）。
  例如，图3中共包括 $2$种滤波器，每种滤波器的个数均为 $2$，则滤波器总数为 $4$，则卷积后操作后得到 $4$个文本特征： $c_{1i}$， $c_{1i}^{{}^{\prime }}$， $c_{2i}$， $c_{2i}^{{}^{\prime }}$。分别对上述 $4$个文本特征进行池化操作，并将结果拼接，如图4所示，得到的池化层是长度为 $4$的一维向量 c − = ( c − 1 , c − 2 , c − 3 , c − 4 ) = ( m a x { c 1 i } , m a x { c 1 i ′ } , m a x { c 1 i } , m a x { c 1 i ′ } ) \overset{-}c=(\overset{-}c_1,\overset{-}c_2,\overset{-}c_3,\overset{-}c_4)=(max\{c_{1i}\},max\{c_{1i}^{'}\},max\{c_{1i}\},max\{c_{1i}^{'}\}) c−=(c−1​,c−2​,c−3​,c−4​)=(max{c1i​},max{c1i′​},max{c1i​},max{c1i′​})。

（4）全连接层
  全连接层，首先，对池化层的神经元以某一概率进行dropout，以缓解过拟合；其次，经过一层带有softmax激活函数的神经元，即输出层，以便输出这句话属于各个类别的概率分布。

ps:

1. 由于使用了dropout，训练时，前向传播和梯度的反向传播仅通过未被mask的神经元；测试时，不进行dropout，即，使用全部神经元进行前向传播。
2. 若模型需要完成$m$分类任务，则输出层的神经元个数为$m$。图5中的输出层只包括$2$个神经元，可见是二分类任务。
3. 在每次梯度下降后，如果全连接层中的权重矩阵$w$的$L_2$范数高于阈值s，原文还会对$w$进行重新缩放。
4. 原文为了防止小数据集上的过拟合，提出了双通道的概念，即其中一个通道的参数不做更新，另一个通道正常更新，从而避免学习向量不会过于偏离原始值。但可能需要规范调参规则，例如，仅在可更新参数的部分增加不可被更新的通道。

1.2 textCNN实践

  textCNN提出后，也有许多论文应用了这一架构进行文本分类。为了更好地将textCNN应用于本领域的文本分类任务，我在CNKI阅读了一些相关论文，并记录了其对textCNN的应用（表1）。

• 在 范昊³的论文中，为了让模型学习到文本上下文的信息，做出了如下处理：①textCNN中对卷积层使用全零填充；②textCNN中在池化层让窗口以步长为2进行滑动；③在textCNN后接入BiLSTM学习单词间的长依赖关系。
• 在沈自强⁴的论文中，通过textRank或TF-IDF的方式提取了政策文本中的关键词，与政策标题拼接，再输入BERT模型（bert-base-chinese）进行训练，准确率达到94%，在各个类别上的分类效果最低也有90%。

总结：
  阅读几篇论文后，发现BERT+textCNN与BERT+FC相比并没有多大程度的改进，并且相比textCNN，将BERT与BILSTM进行结合的改进效果更显著，这可能是因为BILSTM有助于学习单词间的远距离依赖关系，而textCNN只擅长提取n-gram的单词特征。在我所需要完成的任务中，分类标签与单词间的长依赖关系有关。因此，在后续的模型改进中，我可能会朝着BERT+textCNN、BERT+BILSTM、BERT+textCNN+BILSTM的方向进行进一步实验，本文仍以实现BERT+textCNN这一基线模型为目的。

1.3 textCNN的调优

  对模型的优化十分重要，在跑出一代baseline的基础上，要通过重点分析badcase找出预测错误的原因，包括与特征有关的原因、与模型参数有关的原因等等，从而对症下药，并做好试验记录。附以下参考链接：

1. 听说你不会调参？TextCNN的优化经验Tricks汇总
2. 深度学习网络调参技巧
3. 深度学习中的文本分类方法汇总相关代码及调优trick

2 本领域应用：BERT+textCNN实践

2.1 研究思路

（1）文本预处理

• 1. 去除英文、数字、标点符号、特殊符号
• 2. 去除停用词
• 3. 提取关键词（基于类别改进的TF-IDF 或 textrank）
• 4. 划分训练集（80%）和测试集（20%）

（2）输入层
  使用bert-base-Chinese预训练模型对每一句话中的每一个字编码字向量，用[SEP]分割两种视图的文本，最终一句话将被表示为 $406\times 768$ 的二维矩阵。其中，406为一条文档的最长字符数（少于406的用padding补齐，多于406的仅截取前406个字符）；768为字向量的维度，该数值已由bert模型决定。batchsize=64。

（3）卷积层
  考虑设置三种卷积核，每种卷积核200个，总共600个卷积核，均以1为步长滑动，不使用全零填充，卷积操作后过BN层（批标准化）、过relu激活函数。三种卷积核的尺寸如下：

1. h=2, dim=768
2. h=3, dim=768
3. h=4, dim=768

  由此，相当于提取二元、三元、四元的单词信息，最终得到600个文本特征，其中，有200个为长度为511的一维文本特征（卷积核1）、200个为长度为510的一维文本特征（卷积核2）、200个为长度为509的一维文本特征（卷积核3）。
  参数量：$2\times 768+3\times 768+4\times 768+3+BN层=$

（4）池化层
  考虑最大池化，分别以1、2为步长进行实验。最终得到长度为600的一维向量。

（5）全连接层
  全连接层包含一个隐藏层、一个输出层：

1. 隐藏层：神经元个数为64，采用dropout(0.5)
2. 输出层：神经元个数为4，因为是四分类任务

  参数量：$600\times 64+1+64\times 4=$

2.2 代码实现

（1）文本预处理

代码：

# (1) 构造文本
def convert(title, ab):
    title = title.replace(' ','')
    if isinstance(ab, str):
        ab = ab.replace(' ','')
        return title + ab
    else:
        return title 
        
data['文本'] = data[['题名_分词','摘要_分词']].apply(lambda x: convert(x['题名_分词'], x['摘要_分词']), axis=1)
dataset = data[['题名', '摘要', '文本', '分类','学科']]
dataset = dataset.sample(frac=1.0)    # 把数据集打乱
dataset.to_excel('./bert_dataset_all_shuffle.xlsx')

# (2) 计算最长文本
maxlen = 0
def maxlength(text):
    global maxlen
    if len(text) > maxlen:
        maxlen = len(text)
dataset['文本'].apply(lambda x: maxlength(x))
print('最长文本：', maxlen)

# (3) 切分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(dataset[['文本']], dataset[['分类']], test_size=0.2, stratify=dataset[['分类']], random_state=0)
print('\n train_x:', train_x.iloc[:1,:], train_x.shape)
print('\ntrain_y:', train_y.iloc[:1,:], train_y.shape, '\n',train_y.value_counts())
print('\ntest_x:', test_x.iloc[:1,:], test_x.shape)
print('\ntest_y:', test_y.iloc[:1,:], test_y.shape, '\n',test_y.value_counts())

# (4) 不做过采样
train_x['分类'] = train_y['分类']
test_x['分类'] = test_y['分类']
train_x.to_csv('./bert_dataset_train_nosample.csv')
test_x.to_csv('./bert_dataset_test_nosample.csv')
train_x.shape, test_x.shape
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数据预览：

最长文本： 406

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（2）输入层（嵌入层）

2.3 训练结果与模型评估

2.4 结果分析

占个坑

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1. Kim Y . Convolutional Neural Networks for Sentence Classification[J]. Eprint Arxiv, 2014. ↩︎ ↩︎

2. 杨林,黄晓硕,王嘉阳等.基于BERT-TextCNN的临床试验疾病亚型识别研究[J].数据分析与知识发现,2022,6(04):69-81. ↩︎

3. 范昊,何灏.融合上下文特征和BERT词嵌入的新闻标题分类研究[J].情报科学,2022,40(06):90-97.DOI:10.13833/j.issn.1007-7634.2022.06.012. ↩︎ ↩︎

4. 沈自强,李晔,丁青艳等.基于BERT模型的科技政策文本分类研究[J].数字图书馆论坛,2022,No.212(01):10-16. ↩︎