LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras

请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/

 

neg.xls是这样的

pos.xls是这样的

neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None)

pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕

pos[‘mark’]=1

neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签

pn=pd.concat([pos,neg],ignore_index=True) #合并语料

neglen=len(neg)

poslen=len(pos) #计算语料数目

 

cw = lambda x: list(jieba.cut(x)) #定义分词函数

pn[‘words’] = pn[0].apply(cw)

 

comment = pd.read_excel(‘sum.xls’) #读入评论内容

#comment = pd.read_csv(‘a.csv’, encoding=’utf-8′)

comment = comment[comment[‘rateContent’].notnull()] #仅读取非空评论

comment[‘words’] = comment[‘rateContent’].apply(cw) #评论分词 

 

d2v_train = pd.concat([pn[‘words’], comment[‘words’]], ignore_index = True) 

 

w = [] #将所有词语整合在一起

for i in d2v_train:

  w.extend(i)

 

dict = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) #统计词的出现次数

del w,d2v_train

dict[‘id’]=list(range(1,len(dict)+1))

 

get_sent = lambda x: list(dict[‘id’][x])

pn[‘sent’] = pn[‘words’].apply(get_sent)  

 

maxlen = 50

 

print “Pad sequences (samples x time)” 

pn[‘sent’] = list(sequence.pad_sequences(pn[‘sent’], maxlen=maxlen))

 

x = np.array(list(pn[‘sent’]))[::2] #训练集

y = np.array(list(pn[‘mark’]))[::2]

xt = np.array(list(pn[‘sent’]))[1::2] #测试集

yt = np.array(list(pn[‘mark’]))[1::2]

xa = np.array(list(pn[‘sent’])) #全集

ya = np.array(list(pn[‘mark’]))

 

print ‘Build model…’ 

model = Sequential()

model.add(Embedding(len(dict)+1, 256))

model.add(LSTM(256, 128)) # try using a GRU instead, for fun

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(128, 1))

model.add(Activation(‘sigmoid’))

 

model.compile(loss=’binary_crossentropy’, optimizer=’adam’, class_mode=”binary”)

 

print ‘Fit model…’  

model.fit(xa, ya, batch_size=32, nb_epoch=4) #训练时间为若干个小时

 

classes = model.predict_classes(xa)

acc = np_utils.accuracy(classes, ya)

print ‘Test accuracy:’, acc 

 

 

 

 

可以试一试

w = [] #将所有词语整合在一起

for i in d2v_train:

  w.extend(i)

 

newList = list(set(w))

print “newlist len is”

print len(newList)

 

dict = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) #统计词的出现次数

 

print type(dict)

print len(dict)

 

可以发现print len(newList)结果和print len(dict)  也就是说dict的长度就是所有不重复词语的distinct的长度。

 

主要有一个这个函数  sequence.pad_sequences

https://keras.io/preprocessing/sequence/#pad_sequences

http://www.360doc.com/content/16/0714/10/1317564_575385964.shtml

如果指定了参数maxlen，比如这里maxlen为50，那么意思就是这里每句话只截50个单词，后面就不要了，如果一句话不足50个单词，则用0补齐。

 

首先，Word2Vec  将词语对应一个多维向量，

model.add(Embedding(len(dict)+1, 256))

参数参考 http://www.360doc.com/content/16/0714/09/1317564_575385061.shtml

http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49406355

 

然后

model.add(LSTM(256, 128)) # try using a GRU instead, for fun

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(128, 1))

model.add(Activation(‘sigmoid’))

整个流程对应下图

结果

 

 

再看一看keras自带的例子：imdb_lstm

maxlen = 100

print(“Pad sequences (samples x time)”)

X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=maxlen)

X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=maxlen)

print(‘X_train shape:’, X_train.shape)

print(‘X_test shape:’, X_test.shape)

 

print(‘Build model…’)

model = Sequential()

model.add(Embedding(max_features, 128))

model.add(LSTM(128, 128))  # try using a GRU instead, for fun

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(128, 1))

model.add(Activation(‘sigmoid’))

 

 同样的道理

 

如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。这种方式可以减少特征检测器间的相互作用，检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用。