LSTM-based Sentiment Classification
LSTM-based Sentiment Classification
第一次使用需要在实验环境中下载相关的python库
!pip install torch
!pip install torchtext
!python -m spacy download en我们初步的设想是，首先将一个句子输入到LSTM，这个句子有多少个单词，就有多少个输出，然后将所有输出通过一个Linear Layer，这个Linear Layer的out_size是1，起到Binary Classification的作用
然后对于每个输入，我们需要先要进行Embedding，把每个单词转换成固定长度的vector，再送到LSTM里面去，假设每个单词我们都用一个长度为100的vector来表示，每句话有seq个单词（动态的，每句话的seq长度不一定一样），那么输入的shape就是[seq, b, 100]。最终通过Linear Layer输出的$y$的shape就是[b]
我们使用的数据集是torchtext库里面的IMDB数据集
import torch
from torch import nn, optim
from torchtext import data, datasets
print("GPU:",torch.cuda.is_available())
torch.manual_seed(123)
TEXT = data.Field(tokenize='spacy')
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)
train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)
print('len of train data:', len(train_data))
print('len of test data:', len(test_data))
print(train_data.examples[15].text)
print(train_data.examples[15].label)
# word2vec, glove
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors='glove.6B.100d')
LABEL.build_vocab(train_data)
batch_size = 30
device = torch.device('cuda')
train_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits(
(train_data, test_data),
batch_size = batch_size,
device = device
)上面这些代码里面有些参数不懂不要紧，因为只是加载数据集而已，不是很重要。如果想要了解torchtext，可以看这篇文章
接下来比较重要，定义网络结构
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
super(RNN, self).__init__()
# [0-10001] => [100]
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# [100] => [200]
self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2
,bidirectional=True, dropout=0.5)
# [256*2] => [1]
self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, 1)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
def forward(self, x):
# [seq, b, 1] => [seq, b, 100]
embedding = self.dropout(self.embedding(x))
# output: [seq, b, hid_dim*2]
# hidden/h: [num_layers*2, b, hid_dim]
# cell/c: [num_layers*2, b, hid_dim]
output, (hidden, cell) = self.rnn(embedding)
# [num_layers*2, b, hid_dim] => 2 of [b, hid_dim] => [b, hid_dim*2]
hidden = torch.cat([hidden[-2], hidden[-1]], dim=1)
# [b, hid_dim*2] => [b, 1]
hidden = self.dropout(hidden)
out = self.fc(hidden)
return outnn.embedding(m, n)其中m表示单词的总数目，n表示词嵌入的维度（每个单词编码为长度为n的vector）
然后就是LSTM本身，这里就不做过多解释了，参数介绍可以查看我的这篇文章，其中有一点之前的文章中没有提到，就是这个bidirectional参数，设置为True表示这个LSTM是双向的，很好理解，之前学过的RNN都是单向的，很有局限，例如下面这句话
- 我今天不舒服，我打算___一天
如果是单向RNN，这个空肯定会填"医院"或者"睡觉"之类的，但是如果是双向的，它就能知道后面跟着"一天"，这时"请假"，"休息"之类的被选择的概率就会更大
最后的Fully Connected Layer可以理解为把所有输出的信息做个综合，转化为一个一维的tensor
rnn = RNN(len(TEXT.vocab), 100, 256)
pretrained_embedding = TEXT.vocab.vectors
print('pretrained_embedding:', pretrained_embedding.shape)
rnn.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embedding)
print('embedding layer inited.')Embedding层如果不初始化，生成的权值是随机的，所以必须要初始化，这个权值是通过下载Glove编码方式得到的，下载得到的其实就是个weight，直接覆盖掉embedding里面的weight，通过rnn.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embedding)的方式
然后我们看一下怎么Train这个网络
import numpy as np
def binary_acc(preds, y):
"""
get accuracy
"""
preds = torch.round(torch.sigmoid(preds))
correct = torch.eq(preds, y).float()
acc = correct.sum() / len(correct)
return acc
def train(rnn, iterator, optimizer, criteon):
avg_acc = []
rnn.train()
for i, batch in enumerate(iterator):
# [seq, b] => [b, 1] => [b]
pred = rnn(batch.text).squeeze()
loss = criteon(pred, batch.label)
acc = binary_acc(pred, batch.label).item()
avg_acc.append(acc)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if i%10 == 0:
print(i, acc)
avg_acc = np.array(avg_acc).mean()
print('avg acc:', avg_acc)Train其实很简单了，就是把text丢进去，然后返回一个shape为[b, 1]的output，利用squeeze()函数，去掉其中维数为1的维度，shape变成[b]，方便与label进行比较
同样的道理，Test也非常简单
def eval(rnn, iterator, criteon):
avg_acc = []
rnn.eval()
with torch.no_grad():
for batch in iterator:
# [b, 1] => [b]
pred = rnn(batch.text).squeeze()
loss = criteon(pred, batch.label)
acc = binary_acc(pred, batch.label).item()
avg_acc.append(acc)
avg_acc = np.array(avg_acc).mean()
print(">>test:", avg_acc)最后定义一下loss和optimizer
optimizer = optim.Adam(rnn.parameters(), lr=1e-3)
criteon = nn.BCEWithLogitsLoss().to(device)
rnn.to(device)其中BCEWithLogitsLoss()主要用于二分类问题。nn.BCELoss()是针对二分类用的交叉熵，这俩都是用于二分类，有什么区别呢？区别在于BCEWithLogitsLoss将Sigmoid层和BCELoss合并在了一起。如果还是觉得不理解，可以看下这篇博客
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