基于LSTM和词嵌入的tweet文本分类_小言_互联网的博客

基于LSTM和词嵌入的tweet文本分类

2020-10-07 16:30 349人阅读评论(0)

作者|Emmanuella Anggi 编译|VK 来源|Towards Data Science

在这篇文章中，我将详细介绍如何使用fastText和GloVe作单词嵌入到LSTM模型上进行文本分类。

我在写关于自然语言生成的论文时对词嵌入产生了兴趣。词嵌入提高了模型的性能。在本文中，我想看看每种方法（有fastText和GloVe以及不使用）对预测的影响。

在我的Github代码中，我还将结果与CNN进行了比较。我在这里使用的数据集来自Kaggle，由tweets组成，标签是表明推特是否是灾难性推特（描述灾难的推特）。说实话，在第一次看到这个数据集时，我立刻想到了BERT，它的理解能力比我在本文中提出的更好(进一步阅读BERT)。

但无论如何，在本文中，我将重点介绍fastText和GloVe。

数据+预处理

数据包括7613条tweet（Text列）和label（Target列），不管他们是否在谈论真正的灾难。有3271行通知实际灾难，有4342行通知非实际灾难。如果你想了解更多关于数据的信息，可以在这里阅读。

链接：https://www.kaggle.com/c/nlp-getting-started

文本中真实灾难词的例子：

“ Forest fire near La Ronge Sask. Canada “

使用灾难词而不是关于灾难的例子：

“These boxes are ready to explode! Exploding Kittens finally arrived! gameofkittens #explodingkittens”

数据将被分成训练（6090行）和测试（1523行）集，然后进行预处理。我们将只使用文本列和目标列。

from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('train.csv', sep=',', header=0)

train_df, test_df = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True)

此处使用的预处理步骤：

小写
清除停用词
标记化

from sklearn.utils import shuffle

raw_docs_train = train_df['text'].tolist()
raw_docs_test = test_df['text'].tolist()
num_classes = len(label_names)

processed_docs_train = []

for doc in tqdm(raw_docs_train):
  tokens = word_tokenize(doc)
  filtered = [word for word in tokens if word not in stop_words]
  processed_docs_train.append(" ".join(filtered))

processed_docs_test = []

for doc in tqdm(raw_docs_test):
  tokens = word_tokenize(doc)
  filtered = [word for word in tokens if word not in stop_words]
  processed_docs_test.append(" ".join(filtered))

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS, lower=True, char_level=False)
tokenizer.fit_on_texts(processed_docs_train + processed_docs_test)  

word_seq_train = tokenizer.texts_to_sequences(processed_docs_train)
word_seq_test = tokenizer.texts_to_sequences(processed_docs_test)
word_index = tokenizer.word_index

word_seq_train = sequence.pad_sequences(word_seq_train, maxlen=max_seq_len)

word_seq_test = sequence.pad_sequences(word_seq_test, maxlen=max_seq_len)

词嵌入

第1步：下载预训练模型

使用fastText和Glove的第一步是下载每个预训练过的模型。我使用google colab来防止我的笔记本电脑使用大内存，所以我用request library下载了它，然后直接在notebook上解压。

我使用了两个词嵌入中最大的预训练模型。fastText模型给出了200万个词向量，而GloVe给出了220万个单词向量。

fastText预训练模型下载

import requests, zipfile, io

zip_file_url = “https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-english/wiki-news-300d-1M.vec.zip"

r = requests.get(zip_file_url)

z = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(r.content))

z.extractall()

GloVe预训练模型下载

import requests, zipfile, io

zip_file_url = “http://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip"

r = requests.get(zip_file_url)

z = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(r.content))

z.extractall()

第2步：下载预训练模型

FastText提供了加载词向量的格式，需要使用它来加载这两个模型。

embeddings_index = {}

f = codecs.open(‘crawl-300d-2M.vec’, encoding=’utf-8')
# Glove
# f = codecs.open(‘glove.840B.300d.txt’, encoding=’utf-8')

for line in tqdm(f):

    values = line.rstrip().rsplit(‘ ‘)

    word = values[0]

    coefs = np.asarray(values[1:], dtype=’float32')

    embeddings_index[word] = coefs

f.close()

第3步：嵌入矩阵

采用嵌入矩阵来确定训练数据中每个词的权重。

但是有一种可能性是，有些词不在向量中，比如打字错误、缩写或用户名。这些单词将存储在一个列表中，我们可以比较处理来自fastText和GloVe的词的性能

words_not_found = []

nb_words = min(MAX_NB_WORDS, len(word_index)+1)
embedding_matrix = np.zeros((nb_words, embed_dim))

for word, i in word_index.items():
  if i >= nb_words:
     continue
  embedding_vector = embeddings_index.get(word)

  if (embedding_vector is not None) and len(embedding_vector) > 0:
     embedding_matrix[i] = embedding_vector
  else:
     words_not_found.append(word)

print('number of null word embeddings: %d' % np.sum(np.sum(embedding_matrix, axis=1) == 0))

fastText上的null word嵌入数为9175，GloVe 上的null word嵌入数为9186。

LSTM

你可以对超参数或架构进行微调，但我将使用非常简单的一个架构，它包含嵌入层、LSTM层、Dense层和Dropout层。

from keras.layers import BatchNormalization
import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential()

model.add(Embedding(nb_words, embed_dim, input_length=max_seq_len, weights=[embedding_matrix],trainable=False))

model.add(Bidirectional(LSTM(32, return_sequences= True)))
model.add(Dense(32,activation=’relu’))

model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(1,activation=’sigmoid’))

model.summary()

from keras.optimizers import RMSprop
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

es_callback = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

history = model.fit(word_seq_train, y_train, batch_size=256, epochs=30, validation_split=0.3, callbacks=[es_callback], shuffle=False)