毕设&课程作业_基于深度学习的文本分类，实现基于CNN和RNN的文本分类.zip

# nlp-beginner-task2-TextClassification-TextCNN-TextRNN 基于深度学习的文本分类，实现基于CNN和RNN的文本分类 ### 一、问题描述 1. 实现基于深度学习的文本分类，使用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN 2. 数据集：https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews 3. 分类要求，将sentence进行情感分类，一共五类 0: negative 1: somewhat negative 2: neutral 3: somewhat positive 4: positive ### 二、数据处理 #### 1. 数据集划分 ​ 将数据集按train: crossValidation: test=6:2:2的比例划分，将train.tsv分为train_data.tsv, val_data.tsv, test_data.tsv三个文件，代码见CNN/split.py #### 2. 文本处理 使用torchtext进行文本处理 1. 设置field ``` TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenize, stop_words='english', fix_length=60) LABEL = data.Field(sequential=False, use_vocab=False) fields = [('PhraseId', None), ('SentenceId', None), ('Phrase', TEXT), ('Sentiment', LABEL)] ``` 这里一定要指定fix_length，因为数据集中有非常短的的phrase，比如一个单词，如果不padding，会出现卷积核的h维度大于token数，导致runtimeerror. 此处我设置的是60，原因是数据集中最长的phrase为52个token. 2. 数据载入 ``` data.TabularDataset.splits（） ``` 3. 构建词表 ```python vectors = Vectors(name='../glove/glove.6B.200d.txt') TEXT.build_vocab(train_data, val_data, test_data, vectors=vectors) LABEL.build_vocab(train_data, val_data, test_data) weights = TEXT.vocab.vectors # 嵌入矩阵的初始权重 ``` 使用glove预训练的词向量构建，需要保存weight，用于网络中进行embedding 也可以不使用预训练向量 4. 构建迭代器 ``` data.Iterator.splits() ``` ### 三、模型搭建 #### 1. TextCNN embedding层：进行WordEmbedding，可以选择随机embedding和使用预训练的词向量进行embedding 卷积层：进行卷积操作，需要指定卷积每个核的尺寸和数量 全连接层：线性操作 #### 2. TextRNN 用两种模型来定义TextRNN，RNN和LSTM，可以选择是否使用双向， 网络结构由embedding层和循环层和全连接层 ### 四、训练脚本 1. train() 进行模型的训练 在训练时，要注意将text进行转置，将batch_size作为第一个维度，否则在网络中进行embedding时，会出现尺寸不匹配的情况 ``` text, label = batch.Phrase, batch.Sentiment text.t_() ``` 2. eval()进行交叉验证和测试 ### 五、main() 设置两种不同网络需要的各种参数，载入数据，进行模型的训练、保存和测试