（4-4）文本分类与情感分析算法：卷积神经网络（CNN）_cnn文本情感分类

4.4  卷积神经网络（CNN）

神经网络(Neual Networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是卷积神经网络。卷积神经网络目前在很多很多研究领域取得了巨大的成功，例如语音识别，图像识别，图像分割，自然语言处理等。

4.4.1  卷积神经网络的发展背景

在半个世纪以前，图像识别就已经是一个火热的研究课题。1950年中到1960年初，感知机吸引了机器学习学者的广泛关注。这是因为当时数学证明表明，如果输入数据线性可分，感知机可以在有限迭代次数内收敛。感知机的解是超平面参数集，这个超平面可以用作数据分类。然而，感知机却在实际应用中遇到了很大困难，这主要有如下两个问题造成的：

1. 多层感知机暂时没有有效训练方法，导致层数无法加深；
2. 由于采用线性激活函数，导致无法处理线性不可分问题，比如“异或”。

上述问题随着后向传播(back propagation，BP)算法和非线性激活函数的提出得到解决。1989年，BP算法被首次用于CNN中处理2-D信号(图像)。

在2012年的ImageNet挑战赛中，CNN证明了它的实力，从此在图像识别和其他应用中被广泛采纳。

通过机器进行模式识别 ，通常被认为有以下四个阶段：

1. 数据获取：比如数字化图像。
2. 预处理：比如图像去噪和图像几何修正。
3. 特征提取：寻找一些计算机识别的属性，这些属性用以描述当前图像与其它图像的不同之处。
4. 数据分类：把输入图像划分给某一特定类别。

CNN是目前图像领域特征提取最好的方式，也因此大幅度提升了数据分类精度。

4.4.2  卷积神经网络的结构

卷积神经网络（CNN）的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习图像中的特征。下面是 CNN 的主要组成部分：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层通过在输入数据上滑动一个或多个滤波器（也称为卷积核）来提取图像的局部特征。每个滤波器在滑动过程中与输入数据进行卷积操作，生成一个特征映射（Feature Map）。卷积操作能够捕捉输入数据的空间局部性，使得网络能够学习到具有平移不变性的特征。
2. 激活函数（Activation Function）：卷积层通常在卷积操作之后应用一个非线性激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性特性。激活函数能够增加网络的表达能力，使其能够学习更加复杂的特征。
3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征映射的空间尺寸，减少参数数量和计算复杂度。常用的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它们分别选择局部区域中的最大值或平均值作为池化后的值。
4. 全连接层（Fully Connected Layer）：在经过多个卷积层和池化层之后，通过全连接层将提取到的特征映射映射到最终的输出类别。全连接层将所有的输入连接到输出层，其中每个连接都有一个关联的权重。

CNN 的训练过程通常包括前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据通过卷积层、激活函数和池化层逐层传递，最终通过全连接层生成预测结果。然后，通过比较预测结果与真实标签，计算损失函数的值。在反向传播中，根据损失函数的值和网络参数的梯度，使用优化算法更新网络参数，以最小化损失函数。

通过多层卷积层的堆叠，CNN 能够自动学习到输入数据中的层次化特征表示，从而在图像分类等任务中取得优秀的性能。它的结构设计使得它能够有效处理高维数据，并具有一定的平移不变性和位置信息感知能力。

4.4.3  文本特征提取与分类

卷积神经网络（CNN）通常用于图像处理，但它们也可以应用于文本数据的特征提取和分类。在文本数据上使用CNN可以有效地捕获局部特征和模式，从而改进文本分类任务的性能。例如下面是一个实用而有趣的自然语言处理（NLP）例子，演示了使用卷积神经网络（CNN）进行文本情感分析的过程。在这个例子中，将使用CNN模型来对电影评论进行情感分析，将评论分类为正面、负面或中性情感。

实例4-4：使用CNN模型对电影评论进行情感分析（源码路径：daima\4\cnn.py）

实例文件cnn.py的具体实现代码如下所示。

import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.utils import shuffle
 
# 加载电影评论数据集
movie_reviews_data = load_files('IMDb_data', shuffle=True)
data, labels = shuffle(movie_reviews_data.data, movie_reviews_data.target)
 
# 划分数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 使用Tokenizer和pad_sequences将文本数据转化为序列
max_words = 10000  # 设置词汇表的最大词汇量
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(X_train)
X_train_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_train)
X_test_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_test)
 
# 使用pad_sequences将序列填充到相同的长度
max_sequence_length = 200  # 设置序列的最大长度
X_train_seq = pad_sequences(X_train_seq, maxlen=max_sequence_length)
X_test_seq = pad_sequences(X_test_seq, maxlen=max_sequence_length)
 
# 创建CNN模型
model = keras.Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=max_words, output_dim=100, input_length=max_sequence_length))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))  # 3个类别：正面、负面、中性情感
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 
# 将标签进行独热编码
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
y_train_onehot = to_categorical(y_train, num_classes=3)
y_test_onehot = to_categorical(y_test, num_classes=3)
 
# 训练模型
model.fit(X_train_seq, y_train_onehot, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.1)
 
# 评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test_seq)
y_pred_labels = np.argmax(y_pred, axis=1)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_labels)
print("CNN Model Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

在上述代码中，使用CNN模型来进行文本情感分析，将电影评论分类为正面、负面或中性情感。我们使用了一个示例的电影评论数据集，首先对文本进行了预处理，然后构建了一个CNN模型来进行情感分类。最后，我们训练模型并评估性能。执行后会输出：

CNN Model Accuracy: 75.40%

未完待续