第10篇 Fast AI深度学习课程——构建语言模型及文本情感分析-优快云博客

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本教程讲解如何使用深度学习技术处理文本数据，包括构建语言模型、情感分析和机器翻译。介绍了fastai.text包的使用，以及如何通过迁移学习提高模型性能。

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在学习了目标识别的网络构建与训练之后，我们总结一个模型的三元素为：数据、网络架构、损失函数。而采用的一般策略为迁移学习，即在已有的网络基础上，增加附加层；训练时首先冻结已有的网络的参数，训练附加层的系数；然后使用阶梯化的学习速率，训练整个网络。

在本节及下节课程中，我们将学习神经网络在自然语言处理方面的应用，包括构建语言模型、文本的情感分析、机器翻译等。在这一部分，我们所使用的技术策略同目标识别的一致：即迁移学习。

本节课程主要涉及训练语言模型和文本情感分析，依据从顶至底的学习路线，我们将深入到数据加载器、网络构造的具体实现中。

一、训练语言模型

在本系列课程的第一部分中，我们使用的工具包是torchtext，但该包未使用并行技术，对一些重复计算未使用缓存策略，因此其计算极其缓慢。而本节我们将使用fastai.text包，其是torchtext和fastai.nlp的结合。

1. 数据准备

所使用的数据是IMDB的影评数据，下载方式是

curl -O http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz

这个比wget方法要快很多。

IMDB训练数据共75000条，分为三类：neg，pos，unsupervised。neg和pos类各有12500条，剩余的50000条为unsupervised。测试数据有25000条，neg和pos类各12500条，无unsupervised类。

数据格式统一化

将数据整理成网络所需的统一的格式：即CSV文件，第一栏为标签，第二栏为文本，不存储索引，不存储列名。读取文本所用的函数是get_texts()，其接受一个路径作为变量，将该路径下的按类别存储的子路径下的文本，读取到数组中(每条文本作为一项)，并将每条文本的类别序号拼接为数组。在存储前，对数据做随机化，使用如下语句生成随机序列作为样本重排的索引：
```
np.random.seed(42)
trn_idx = np.random.permutation(len(trn_texts))
```
图 1. CSV文件格式，实际存储时无行序号，无列标签

对语言模型，我们需要使用IMDB中的所有数据作为训练数据，并从中拆分出10%的测试数据，这一需求是通过sklearn包实现的。另外，训练语言模型时不需要标签，为满足通用的数据格式的要求，可以对文本数据设置任意标签。
```
    trn_texts,val_texts = sklearn.model_selection.train_test_split(
    np.concatenate([trn_texts,val_texts]), test_size=0.1)
```
数据清洗与分词

数据清洗主要是将html中的特殊字符替换成可读形式，如amp;替换为&；另外就是使用一个空格替换多个连续的空格、制表符等。使用的函数是fixup()。

分词时要在每条文本的开头添加文本起始符和文本域符号及序号：文本起始符选用的是样本中不常出现的字符；文本域符号及序号是针对那些包含标题和正文的文本准备的，以使数据格式足够灵活。分词使用的是spacy包，除了按照空格进行单词划分外，还会将诸如don't之类的缩写，进行拆分。课程中对spacy的分词功能进行了一层封装：做一些特殊处理，比如连续的大写单词用于强调，则转换后变为t_up标识符后接小写形式；连续出现的符号，转换后变为t_rep后接出现次数，再接该符号；等。对spacy的封装还实现了并行化处理，所用的函数为Tokenizer().proc_all_mp()，其接受使用partition_by_cores()函数将文本列表按照CPU的核数拆分成的子列表。

在使用pandas进行文本读取时，使用关键字参数chunksize设置一次读取多少条数据，以避免内存溢出的现象：
df_trn = pd.read_csv(LM_PATH/‘train.csv’, header=None, chunksize=chunksize)
这样所得的df_trn是一个迭代器，将之传给get_all()函数，即可获得分词结果。(get_all()函数会调用get_texts()函数，这和读取原始数据时的get_texts()函数有冲突。)
构建词库
在获取分词结果后，使用python内置的Counter类对单词统计计数，选取出现频率最高的60000个词构造词库，并且每个词出现的次数不得低于一定的频次(当文本中的某个词出现频率太低时，训练过程中无法学到该词的有效信息，因此将之计入词库也是无用的)。同时添加特殊词_pad_，用于表示为使得一个批次的序列等长时添加的字符；添加特殊词_unk_，用于表示词库中找不到的词。最终得到词到数和数到词的两个字典：stoi和itos。
构建符合网络输入要求的数据模型
在这里，需要使用基于wiki103数据(一个基于Wikipedia文本构造的数据集，去除了一些过短或过长以及奇怪的文本)构建的英文语言模型。由于IMDB和wiki103词库不同，需要做相应的对应。方法是使用wiki103的itos参数(这个字典是和模型一起存储的)，构建wiki103的stoi字典；然后利用IMDB的itos字典，查找每个词在wiki103的内嵌矩阵enc_wgts中的索引，构建IMDB的内嵌矩阵；如果未在wiki103中找到，则使用enc_wgts的均值代替。

接着使用LanguageModelLoader类(定义位于fastai/text.py中)构造符合网络输入要求的数据加载器。数据加载器负责给数据模型投喂数据，因此，其最重要的特征就是需要满足python迭代器的要求，即具有__iter__和__len__方法。在LanguageModelLoader中，会将输入的分词流按bs拆分、对齐，然后在返回一个批次的数据时，对返回的字词流的长度bptt做随机化处理(按均值为bptt的高斯分布取值，并按照5%的概率将均值变为bptt/2)。这样随机化取值，可以在每个epoch开始时进行扰动，以使得每个epoch的投喂的数据有所差异。

然后使用LanguageModelData类(定义位于fastai/text.py中)构造数据模型。
```
trn_dl = LanguageModelLoader(np.concatenate(trn_lm), bs, bptt)
val_dl = LanguageModelLoader(np.concatenate(val_lm), bs, bptt)
md = LanguageModelData(PATH, 1, vs, trn_dl, val_dl, bs=bs, bptt=bptt)
```
其中PATH用于指明路径，方便程序存储一些临时文件；1为填充字词(本例中为_pad_)的索引，在语言模型中可能用不到，但在情感分析、机器翻译等其他应用中会使用；vs为词库的长度。

2. 构建网络

采用迁移学习的策略，首先获取一个现成的语言模型。课程的讲授者已经基于wiki103数据构建了一个英文语言模型，下载方式为

wget -nH -r -np -P {PATH} http://files.fast.ai/models/wt103/

其为AWD LSTM网络，字词的内嵌矩阵为400维(em_sz参数)，隐藏状态为1150维(nh参数)，隐藏层层数为3(nl参数)。

通过数据模型md的get_model()函数，获取新的网络模型。

learner= md.get_model(opt_fn, em_sz, nh, nl, 
dropouti=drops[0], dropout=drops[1], wdrop=drops[2], dropoute=drops[3], dropouth=drops[4])

其中opt_fn为优化方法，本例中使用的是Adam；em_sz、nh、nl为加载wiki103时的参数；dropouti、dropout、wdrop、dropoute、dropouth分别为如下的丢弃率：输入层、RNN的权重矩阵、内嵌层、隐藏层。

LanguageModelData中的get_model()函数：

def get_model(self, opt_fn, emb_sz, n_hid, n_layers, **kwargs):
   m = get_language_model(self.n_tok, emb_sz, n_hid, n_layers, self.pad_idx, **kwargs)
   model = LanguageModel(to_gpu(m))
   return RNN_Learner(self, model, opt_fn=opt_fn)

get_model()中调用了get_language_model()函数，其定义如下：

def get_language_model(n_tok, emb_sz, nhid, nlayers, pad_token,
             dropout=0.4, dropouth=0.3, dropouti=0.5, dropoute=0.1, wdrop=0.5, tie_weights=True, qrnn=False, bias=False):

    rnn_enc = RNN_Encoder(n_tok, emb_sz, nhid=nhid, nlayers=nlayers, pad_token=pad_token,
                dropouth=dropouth, dropouti=dropouti, dropoute=dropoute, wdrop=wdrop, qrnn=qrnn)
    enc = rnn_enc.encoder if tie_weights else None
    return SequentialRNN(rnn_enc, LinearDecoder(n_tok, emb_sz, dropout, tie_encoder=enc, bias=bias))

在get_language_model()函数中，首先获取了一个RNN_Encoder对象。一个RNN_Encoder实际上就是加入了许多Dropout机制的RNN网络。然后在RNN_Encoder对象上添加LinearDecoder头，该LinearDecoder对象实际为一个线性层外加一个Dropout层。

get_model()函数会将get_language_model()返回的模型，封装成一个LanguageModel类，该类派生自BasicModel。由于一些网络类所需的方法都已在BasicModel中定义，LanguageModel类仅需定义一个get_layer_groups()方法，用于阶梯化学习速率。

3. 设置损失函数

损失函数的设置也是在get_model()函数中完成的，在LanguageModel的基础上，get_model()会将之进一步封装为RNN_Learner对象。RNN_Learner类派生自Learner，其crit属性即标识了损失函数，若未设置，在通过_get_crit()函数获取；RNN_Learner中的_get_crit()函数即返回的交互熵函数。

4. 迁移训练

通过learner.model.load_state_dict()函数加载wiki103模型的参数，然后进行迁移训练即可。

二、文本分类器

在获取语言模型之后(实际上仅需RNN_Encoder部分，不需要后面的LinearDecoder部分)，就可按照迁移学习的步骤，进行情感分类。

1. 数据整理

构造用于文本分类网络的数据集：

trn_ds = TextDataset(trn_clas, trn_labels)
val_ds = TextDataset(val_clas, val_labels)

其中TextDataset派生自Pytorch的Dataset。Dataset是一个抽象的尅索引类，即具有__getitem__()和__len__()；同时提供了用于两个数据集进行拼接的函数__add__()，定义如下：

class Dataset(object):
    def __getitem__(self, index):
        raise NotImplementedError
    def __len__(self):
        raise NotImplementedError
    def __add__(self, other):
        return ConcatDataset([self, other])

TextDataset实现了Dataset的__getitem__()和__len__()。

利用数据集构建数据加载器：

trn_dl = DataLoader(trn_ds, bs//2, transpose=True, num_workers=1, pad_idx=1, sampler=trn_samp)
val_dl = DataLoader(val_ds, bs, transpose=True, num_workers=1, pad_idx=1, sampler=val_samp)

数据加载器是一个迭代器，负责每次提供一个批次的数据。而对于用于分类的文本文件，其还会将一个批次的文本进行填充对齐，填充的字符的索引由pad_idx参数限定。通常，使用参数shuffle标识返回的数据是否需要随机化。而对文本数据，若一个批次的文本长度相差很大，对齐操作会导致空间的浪费。因此需要对文本按长度排序(对训练数据需要进行轻微随机化)，这是通过使用sampler参数指定抽样器实现的。

trn_samp = SortishSampler(trn_clas, key=lambda x: len(trn_clas[x]), bs=bs//2)
val_samp = SortSampler(val_clas, key=lambda x: len(val_clas[x]))

2. 构建网络

使用get_rnn_classifier()函数构建分类网络。

m = get_rnn_classifier(bptt, 20*70, c, vs, emb_sz=em_sz, n_hid=nh, n_layers=nl, pad_token=1,
          layers=[em_sz*3, 50, c], drops=[dps[4], 0.1],
          dropouti=dps[0], wdrop=dps[1], dropoute=dps[2], dropouth=dps[3])
learn = RNN_Learner(md, TextModel(to_gpu(m)), opt_fn=opt_fn)

其中layers参数指明了在RNN_Encoder上所添加的各层的节点数，其中第一层设为em_sz*3是由于对RNN_Encoder的输出，分别做了平均池化和最大池化，然后与原输出进行了拼接；drops指明了各层之间的Dropout率。

损失函数和训练过程就没什么好说的了。

三、一些补充

1. 倒读文本

如果把文本翻转，倒着读文本，可得到另一个分类器，然后综合两个分类器的结果，可得到一个准确率更高的结果。此时注意将wiki103的模型路径从fwd_wt103.h5改为bwd_wt103.h5。

2. 学习速率的坡形变化

在learner.fit()中，设置use_clr参数，可实现学习速率的坡形变化。其第一个数值为学习速率的最大值与最小值之间的比，第二个数值为学习速率的峰值位置下降周期与上升周期的比。

3. 使用`VNC`，可视化操作远程服务器

在服务器上安装X Windows (xorg)、Lightweight window manager (lxde-core)、VNC server (tightvncserver)、Firefox (firefox)、Terminal (lxterminal)、Some fonts (xfonts-100dpi)。然后启动tightvncserver :13 -geometry 1200x900。在客户端使用TightVNC Viewer一类的工具，即可可视化操作远程服务器。