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昇思25天学习打卡营第20天 | RNN实现情感分类

🕗 发布于 2024-07-22 07:13 学习  

昇思25天学习打卡营第20天 | RNN实现情感分类

文章目录

RNN模型

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点按链式连接的神经网络。
RNN-0
对于上图左侧的RNN Cell循环，展开为右侧的链式结构，但实际只有一个Cell的参数，以确保网络能够接受任意长度的输入。

RNN展开

图片来自【官方双语】全网最简单易懂的 [RNN循环神经网络] 介绍，一个视频理解梯度消失和梯度爆炸

梯度消失（Gradient Vanishing）

当把RNN网络展开后，可以看到每多循环一次， w 1 w_1 w1​的梯度就会多乘一次。
如果 w 1 w_1 w1​的梯度小于 1 1 1，就会导致展开次数越多，梯度累乘就会越小，最终导致梯度消失。

梯度爆炸（Gradient Explosion）

类似的，如果 w 1 w_1 w1​的梯度大于1，就会导致展开次数越多，梯度累乘就会指数级增大，最终导致梯度爆炸。

数据集

实验使用IMDB影评数据集，数据包含Positive和Negative两类，用于情感分类任务。

辅助函数

import os
import shutil
import requests
import tempfile
from tqdm import tqdm
from typing import IO
from pathlib import Path

# 指定保存路径为 `home_path/.mindspore_examples`
cache_dir = Path.home() / '.mindspore_examples'

def http_get(url: str, temp_file: IO):
    """使用requests库下载数据，并使用tqdm库进行流程可视化"""
    req = requests.get(url, stream=True)
    content_length = req.headers.get('Content-Length')
    total = int(content_length) if content_length is not None else None
    progress = tqdm(unit='B', total=total)
    for chunk in req.iter_content(chunk_size=1024):
        if chunk:
            progress.update(len(chunk))
            temp_file.write(chunk)
    progress.close()

def download(file_name: str, url: str):
    """下载数据并存为指定名称"""
    if not os.path.exists(cache_dir):
        os.makedirs(cache_dir)
    cache_path = os.path.join(cache_dir, file_name)
    cache_exist = os.path.exists(cache_path)
    if not cache_exist:
        with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:
            http_get(url, temp_file)
            temp_file.flush()
            temp_file.seek(0)
            with open(cache_path, 'wb') as cache_file:
                shutil.copyfileobj(temp_file, cache_file)
    return cache_path

加载IMDB数据集

import re
import six
import string
import tarfile

class IMDBData():
    """IMDB数据集加载器

    加载IMDB数据集并处理为一个Python迭代对象。

    """
    label_map = {
        "pos": 1,
        "neg": 0
    }
    def __init__(self, path, mode="train"):
        self.mode = mode
        self.path = path
        self.docs, self.labels = [], []

        self._load("pos")
        self._load("neg")

    def _load(self, label):
        pattern = re.compile(r"aclImdb/{}/{}/.*\.txt$".format(self.mode, label))
        # 将数据加载至内存
        with tarfile.open(self.path) as tarf:
            tf = tarf.next()
            while tf is not None:
                if bool(pattern.match(tf.name)):
                    # 对文本进行分词、去除标点和特殊字符、小写处理
                    self.docs.append(str(tarf.extractfile(tf).read().rstrip(six.b("\n\r"))
                                         .translate(None, six.b(string.punctuation)).lower()).split())
                    self.labels.append([self.label_map[label]])
                tf = tarf.next()

    def __getitem__(self, idx):
        return self.docs[idx], self.labels[idx]

    def __len__(self):
        return len(self.docs)

imdb_train = IMDBData(imdb_path, 'train')

import mindspore.dataset as ds

def load_imdb(imdb_path):
    imdb_train = ds.GeneratorDataset(IMDBData(imdb_path, "train"), column_names=["text", "label"], shuffle=True, num_samples=10000)
    imdb_test = ds.GeneratorDataset(IMDBData(imdb_path, "test"), column_names=["text", "label"], shuffle=False)
    return imdb_train, imdb_test

imdb_train, imdb_test = load_imdb(imdb_path)

预训练词向量

预训练词向量是输入单词的数值化表示，通过nn.Embedding层构造，采用查表的方式得到输入单词对应的表达向量。

在模型构造前，需要先构造Embedding层所需的词向量和词表。这里使用Glove（Global Vectors for Word Representation）预训练词向量，格式如下：

WordVector
the0.418 0.24968 -0.41242 0.1217 0.34527 -0.044457 -0.49688 -0.17862 -0.00066023 …
,0.013441 0.23682 -0.16899 0.40951 0.63812 0.47709 -0.42852 -0.55641 -0.364 …

使用dataset.text.Vocab将第一列单词按顺序加载，同时将每一行Vector转换为numpy.array，用于nn.Embedding加载权重。

import zipfile
import numpy as np

def load_glove(glove_path):
    glove_100d_path = os.path.join(cache_dir, 'glove.6B.100d.txt')
    if not os.path.exists(glove_100d_path):
        glove_zip = zipfile.ZipFile(glove_path)
        glove_zip.extractall(cache_dir)

    embeddings = []
    tokens = []
    with open(glove_100d_path, encoding='utf-8') as gf:
        for glove in gf:
            word, embedding = glove.split(maxsplit=1)
            tokens.append(word)
            embeddings.append(np.fromstring(embedding, dtype=np.float32, sep=' '))
    # 添加 <unk>, <pad> 两个特殊占位符对应的embedding
    embeddings.append(np.random.rand(100))
    embeddings.append(np.zeros((100,), np.float32))

    vocab = ds.text.Vocab.from_list(tokens, special_tokens=["<unk>", "<pad>"], special_first=False)
    embeddings = np.array(embeddings).astype(np.float32)
    return vocab, embeddings

由于数据集中可能存在词表没有覆盖的单词，因此加入<unk>标记符；此外由于输入长度的不一致，需要对短文本进行填充，因此加入<pad>标记符。

glove_path = download('glove.6B.zip', 'https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/glove.6B.zip')
vocab, embeddings = load_glove(glove_path)

idx = vocab.tokens_to_ids('the')
embedding = embeddings[idx]

数据集预处理

通过加载器加载的IMDB数据集进行了分词处理，此处还需要额外的处理：

  • 通过Vocab将所有Token处理为index id。
  • 统一文本长度，不足的使用<pad>，超出的进行截断。
import mindspore as ms

lookup_op = ds.text.Lookup(vocab, unknown_token='<unk>')
pad_op = ds.transforms.PadEnd([500], pad_value=vocab.tokens_to_ids('<pad>'))
type_cast_op = ds.transforms.TypeCast(ms.float32)
imdb_train = imdb_train.map(operations=[lookup_op, pad_op], input_columns=['text'])
imdb_train = imdb_train.map(operations=[type_cast_op], input_columns=['label'])

imdb_test = imdb_test.map(operations=[lookup_op, pad_op], input_columns=['text'])
imdb_test = imdb_test.map(operations=[type_cast_op], input_columns=['label'])

imdb_train, imdb_valid = imdb_train.split([0.7, 0.3])

imdb_train = imdb_train.batch(64, drop_remainder=True)
imdb_valid = imdb_valid.batch(64, drop_remainder=True)

模型构建

首先需要将输入文本通过查表转化为词向量表示，需要通过nn.Embedding层加载GLove词向量，然后通过RNN提取特征，最后通过一个全连接层，将特征转化为分类素含量相同的size。
此处使用nn.LSTM变种代替RNN，以避免梯度消失问题。

import math
import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
from mindspore.common.initializer import Uniform, HeUniform

class RNN(nn.Cell):
    def __init__(self, embeddings, hidden_dim, output_dim, n_layers,
                 bidirectional, pad_idx):
        super().__init__()
        vocab_size, embedding_dim = embeddings.shape
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, embedding_table=ms.Tensor(embeddings), padding_idx=pad_idx)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim,
                           hidden_dim,
                           num_layers=n_layers,
                           bidirectional=bidirectional,
                           batch_first=True)
        weight_init = HeUniform(math.sqrt(5))
        bias_init = Uniform(1 / math.sqrt(hidden_dim * 2))
        self.fc = nn.Dense(hidden_dim * 2, output_dim, weight_init=weight_init, bias_init=bias_init)

    def construct(self, inputs):
        embedded = self.embedding(inputs)
        _, (hidden, _) = self.rnn(embedded)
        hidden = ops.concat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), axis=1)
        output = self.fc(hidden)
        return output

总结

这一小节内容介绍了RNN网络的基本结构，以及RNN结构所带来的梯度消失和梯度爆炸问题。对于文本数据的处理，首先需要经过Embedding层获得单词的数值表示，然后才能送入网络训练，这里使用了Glove预训练词向量作为Embedding。

打卡

在这里插入图片描述


原文地址：https://blog.csdn.net/qq_31254435/article/details/140595776

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