NLP项目实战01之电影评论分类

介绍：

欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务------文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。

展示：

训练展示如下：

实际使用如下：

实现方式：

选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合torchtext对数据进行预处理。

环境：

python 复制代码

Windows+Anaconda
重要库版本信息
torch==1.8.2+cu102
torchaudio==0.8.2
torchdata==0.7.1
torchtext==0.9.2
torchvision==0.9.2+cu102

实现思路：

1、数据集

本次使用的是IMDB数据集，IMDB是一个含有50000条关于电影评论的数据集

数据如下：

2、数据加载与预处理

使用torchtext加载IMDB数据集，并对数据集进行划分

具体划分如下：

python 复制代码

TEXT = data.Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm')
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)
# Load the IMDB dataset
train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)

创建一个 Field 对象，用于处理文本数据。同时使用spacy分词器对文本进行分词，由于IMDB是英文的，所以使用en_core_web_sm语言模型。

创建一个 LabelField 对象，用于处理标签数据。设置dtype 参数为 torch.float，表示标签的数据类型为浮点型。

使用 datasets.IMDB.splits 方法加载 IMDB 数据集，并将文本字段 TEXT 和标签字段 LABEL 传递给该方法。返回的 train_data 和 test_data 包含了 IMDB 数据集的训练和测试部分。

下面是train_data的输出

3、构建词汇表与加载预训练词向量

python 复制代码

TEXT.build_vocab(train_data,max_size=25000,vectors="glove.6B.100d",unk_init=torch.Tensor.normal_)
LABEL.build_vocab(train_data)

train_data:表示使用train_data中数据构建词汇表

max_size:限制词汇表的大小为 25000

vectors="glove.6B.100d":表示使用预训练的 GloVe 词向量，其中 "glove.6B.100d" 指的是包含 100 维向量的 6B 版 GloVe。

unk_init=torch.Tensor.normal_ ：表示指定未知单词（UNK）的初始化方式，这里使用正态分布进行初始化。

LABEL.build_vocab(train_data):表示对标签进行类似的操作，构建标签的词汇表

train_iterator, valid_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits( (train_data, valid_data, test_data), batch_size=BATCH_SIZE, device=device)

使用data.BucketIterator.splits 来创建数据加载器，包括训练、验证和测试集的迭代器。这将确保你能够方便地以批量的形式获取数据进行训练和评估。

4、定义神经网络

这里的网络定义比较简单，主要采用在词嵌入层(embedding)后接一个全连接层的方式完成对文本数据的分类。

具体如下：

python 复制代码

class NetWork(nn.Module):
    def __init__(self,vocab_size,embedding_dim,output_dim,pad_idx):
        super(NetWork,self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim,padding_idx=pad_idx)
        self.fc = nn.Linear(embedding_dim,output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self,x):
        embedded = self.embedding(x)
        embedded = embedded.permute(1,0,2) 
        pooled = F.avg_pool2d(embedded, (embedded.shape[1], 1)).squeeze(1)
        pooled = self.relu(pooled)
        pooled = self.dropout(pooled)
        
        output = self.fc(pooled)
        return output

5、模型初始化

python 复制代码

vocab_size = len(TEXT.vocab)
embedding_dim  = 100
output = 1
pad_idx = TEXT.vocab.stoi[TEXT.pad_token]
model = NetWork(vocab_size,embedding_dim,output,pad_idx)
pretrained_embeddings = TEXT.vocab.vectors
model.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)

定义模型的超参数，包括词汇表大小（vocab_size）、词向量维度（embedding_dim）、输出维度（output，在这个任务中是1，因为是二元分类，所以使用1），以及 PAD 标记的索引（pad_idx）

之后需要将预训练的词向量加载到嵌入层的权重中。TEXT.vocab.vectors 包含了词汇表中每个单词的预训练词向量，然后通过 copy_ 方法将这些词向量复制到模型的嵌入层权重中对网络进行初始化。这样做确保了模型的初始化状态良好。

6、训练模型

python 复制代码

 total_loss = 0
 train_acc = 0 
model.train()
for batch in train_iterator:
        optimizer.zero_grad()
        preds = model(batch.text).squeeze(1)
        loss = criterion(preds,batch.label)
        total_loss += loss.item()

        batch_acc = (torch.round(torch.sigmoid(preds)) == batch.label).sum().item()
        train_acc += batch_acc
        
        loss.backward()
        optimizer.step()

    average_loss = total_loss / len(train_iterator)
    train_acc /= len(train_iterator.dataset)

optimizer.zero_grad()：表示将模型参数的梯度清零，以准备接收新的梯度。

preds = model(batch.text).squeeze(1):表示一次前向传播的过程，由于model输出的是torch.tensor(batch_size,1)所以使用squeeze(1)给其中的1维度数据去除，以匹配标签张量的形状

criterion(preds,batch.label):定义的损失函数 criterion 计算预测值 preds 与真实标签 batch.label 之间的损失

(torch.round(torch.sigmoid(preds)) == batch.label).sum().item():

通过比较模型的预测值与真实标签，计算当前批次的准确率，并将其累加到 train_acc 中

后面的就是进行反向传播更新参数，还有就是计算loss和train_acc的值了
7、模型评估：

python 复制代码

model.eval()
    valid_loss = 0
    valid_acc = 0
    best_valid_acc = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in valid_iterator:
            preds = model(batch.text).squeeze(1)
            loss = criterion(preds,batch.label)
            valid_loss += loss.item()
            batch_acc = ((torch.round(torch.sigmoid(preds)) == batch.label).sum().item())
            valid_acc += batch_acc

和训练模型的类似，这里就不解释了

8、保存模型

这里一共使用了两种保存模型的方式:

python 复制代码

torch.save(model, "model.pth")
torch.save(model.state_dict(),"model.pth")

第一种方式叫做模型的全量保存

第二种方式叫做模型的参数保存

全量保存是保存了整个模型，包括模型的结构、参数、优化器状态等信息

参数量保存是保存了模型的参数（state_dict），不包括模型的结构
9、测试模型

测试模型的基本思路：

加载训练保存的模型、对待推理的文本进行预处理、将文本数据加载给模型进行推理

加载模型：

python 复制代码

saved_model_path = "model.pth"
saved_model = torch.load(saved_model_path)

输入文本：

input_text = "Great service! The staff was very friendly and helpful."

文本进行处理:

python 复制代码

tokenizer = get_tokenizer("spacy", language="en_core_web_sm")
tokenized_text = tokenizer(input_text)
indexed_text = [TEXT.vocab.stoi[token] for token in tokenized_text]
tensor_text = torch.LongTensor(indexed_text).unsqueeze(1).to(device)

模型推理:

python 复制代码

saved_model.eval()
with torch.no_grad():
    output = saved_model(tensor_text).squeeze(1)
    prediction = torch.round(torch.sigmoid(output)).item()
    probability = torch.sigmoid(output).item()

由于笔者能力有限，所以在描述的过程中难免会有不准确的地方，还请多多包含！

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