理解ML-Notebooks中的词袋(BoW)文本分类模型实现-优快云博客

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理解ML-Notebooks中的词袋(BoW)文本分类模型实现

ML-Notebooks :fire: Machine Learning Notebooks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-Notebooks

词袋(Bag of Words, BoW)模型是自然语言处理中最基础但非常重要的文本表示方法之一。本文将深入解析ML-Notebooks项目中实现的BoW文本分类器，帮助读者理解其核心原理和实现细节。

词袋模型概述

词袋模型是一种简单而有效的文本表示方法，它将文本视为单词的无序集合(即"袋子")，忽略语法和词序，只关注单词的出现频率。这种模型虽然简单，但在许多文本分类任务中表现良好。

数据准备与预处理

数据下载与读取

项目首先从外部获取了训练、开发和测试数据集。这些数据以特定格式存储，每行包含一个标签和对应的文本，用" ||| "分隔。

def read_data(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            line = line.lower().strip()
            line = line.split(' ||| ')
            data.append(line)
    return data

词汇表构建

构建词汇表是NLP任务的关键步骤。本项目实现了：

为每个唯一单词分配索引
处理未知词(OOV)问题
为类别标签建立索引映射

word_to_index = {}
word_to_index["<unk>"] = len(word_to_index)  # 添加未知词标记
tag_to_index = {}

模型架构

项目实现了一个基于PyTorch的简单BoW分类器：

class BoW(torch.nn.Module):
    def __init__(self, nwords, ntags):
        super(BoW, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(nwords, ntags)
        nn.init.xavier_uniform_(self.embedding.weight)
        
        type = torch.cuda.FloatTensor if torch.cuda.is_available() else torch.FloatTensor
        self.bias = torch.zeros(ntags, requires_grad=True).type(type)
    
    def forward(self, x):
        emb = self.embedding(x)  # seq_len x ntags
        out = torch.sum(emb, dim=0) + self.bias  # ntags
        out = out.view(1, -1)  # reshape to (1, ntags)
        return out

这个模型的核心组件包括：

嵌入层(Embedding Layer)：将单词索引映射为向量表示
偏置项(Bias)：增加模型的表达能力
求和操作：实现词袋的"无序"特性

训练过程

训练过程采用了标准的深度学习流程：

定义损失函数(交叉熵损失)
选择优化器(Adam)
迭代训练
定期评估模型性能

def train_bow(model, optimizer, criterion, train_data):
    for ITER in range(10):
        # 训练阶段
        model.train()
        random.shuffle(train_data)
        total_loss = 0.0
        train_correct = 0
        
        for sentence, tag in train_data:
            # 前向传播、计算损失、反向传播
            ...
        
        # 测试阶段
        model.eval()
        test_correct = 0
        for sentence, tag in test_data:
            # 计算测试准确率
            ...
        
        # 打印训练日志
        print(f'ITER: {ITER+1} | train loss: {...} | train acc: {...} | test acc: {...}')