NLP-TextCNN详解

TextCNN是什么

提到CNN时，通常会认为其属于CV领域，是用于解决计算机视觉方向问题的模型，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型TextCNN。与传统图像的CNN网络相比，TextCNN 在网络结构上没有任何变化(甚至更加简单了)，从下图可以看出TextCNN 其实只有一层卷积，一层max-pooling，最后将输出外接softmax来进行n分类。

与图像当中CNN的网络相比，TextCNN 最大的不同是输入数据的不同：

图像是二维数据，图像的卷积核是从左到右，从上到下进行滑动来进行特征抽取。

自然语言是一维数据，虽然经过word embedding生成了二维向量，但是对词向量做从左到右滑动来进行卷积没有意义，需要将单个词向量看作整体来进行特征提取。比如 “今天” 对应的向量[0, 0, 0, 0, 1]，按窗口大小为 1* 2 从左到右滑动得到[0,0]，[0,0]，[0,0]，[0, 1]这四个向量，对应的都是"今天"这个词汇，这种滑动没有帮助。

TextCNN的优势

1. TextCNN最大优势网络结构简单 ,在模型网络结构如此简单的情况下，通过引入已经训练好的词向量依旧有很不错的效果，在多项数据数据集上超越benchmark。

2. 网络结构简单导致参数数目少, 计算量少, 训练速度快，在单机单卡的v100机器上，训练165万数据, 迭代26万步，半个小时左右可以收敛。

TextCNN的详细过程

1. 首先是对序列的补齐：上图中模型的len_max设置为7，句子I like this movie very much !长度为7，不需要额外的<PAD>填充。

2. 构建词库并进行word embedding：根据训练数据中的所有句子构建word_2_idex词库，将单词转换为对应的索引，通常词库的长度为所有句子中不同单词的总数加2，因为<PAD>使用索引0用于表示填充的单词，<UNK>使用索引1用于表示词库中没有的单词。再对每个单词进行word embedding处理，图中每个单词的embedding_num设置为5，得到了一个7x5的输入矩阵。

3. 确定input_channel的大小：对于图像来说存在R、G、B三个色彩空间，其对应的输入通道数为3，通常文本的输入通道数为1，可以采用不同的embedding方式（比如word2vec、Bert等）扩充输入通道。实践中也有利用静态词向量和fine-tunning词向量作为不同输入通道的做法，但是实验证明，单通道的TextCNN 表现都要优于多通道的TextCNN。图中采用单通道数。

a. CNN-rand（随机词向量）
指定词向量的维度embedding_num后，文本分类模型对不同单词的向量作随机初始化, 后续有监督学习过程中，通过BP的方式更新输入层的各个词汇对应的词向量。
b. CNN-static（静态词向量）
使用预训练的词向量，即利用word2vec、fastText或者Glove等词向量工具，在开放领域数据上进行无监督的学习，获得词汇的具体词向量表示方式，拿来直接作为输入层的输入，并且在TextCNN模型训练过程中不再调整词向量， 这属于迁移学习在NLP领域的一种具体的应用。
c. CNN-non-static（非静态词向量）
预训练的词向量+ 动态调整 , 即使用word2vec训练好的词向量初始化, 训练过程中再对词向量进行微调。
d. multiple channel（多通道）
借鉴图像中的RGB三通道的思想， 这里也可以用 static 与 non-static 两种词向量初始化方式来搭建两个通道。

4. 确定卷积核的大小和数量：前面提到，在对文本处理时，卷积核的只从上到下滑动，所以卷积核的一个维度大小为embedding_num（此处为5）固定不变。样例中的卷积核有三种，分别是2x5，3x5，4x5尺寸的窗口，通过与输入矩阵进行卷积操作，得到卷积后的矩阵。

a. 卷积层由不同窗口大小的卷积核构成，窗口大小其实就是识别n-gram信息，卷积核大小对模型性能有较大影响；
b. 卷积核个数可以作为超参数，由自己定义，卷积核的数量对模型的性能有重要的影响，增加卷积核数量会增加模型的训练时间；
c. 同一个卷积核参数共享，可以极大减少参数个数，因为参数共享，所以一个卷积核只能提取同一类特征， 一个卷积核就是一类特征识别区；

5. 确定output_channel的大小：样例中输出通道的大小为2，即每个尺寸的卷积核有两个，它们分别与输入矩阵进行卷积。

6. 池化层：TextCNN中使用的最大池化，1-max pooling在卷积得到的矩阵中选择最大值代表该矩阵。

a. 平均池化（average pooling）：平均池化就是对每个通道的所有数值求均值；
b. 最大池化（max pooling）：最大池化就是对每个通道的所有数值求最大值；
c. 在TextCNN中1-max池化的性能优于其他池化策略。

7. 拼接操作：将上一步各个矩阵池化后的结果进行拼接，作为最终分类的输入。

8. 全连接层：根据池化层的输出和分类类别数量，构建全连接层，再经过softmax，得到最终的分类结果，torch.nn.Linear(input_num, num_class)即可定义全连接层。