Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之京东评论分类

目录

• 概述
• RNN
• 权重共享
• 计算过程
• LSTM
• 阶段
• 数据介绍
• 代码
• 预处理
• 主函数

概述

从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.

RNN

RNN (Recurrent Neural Network), 即循环神经网络. RNN 相较于 CNN, 可以帮助我们更好的处理序列信息, 挖掘前后信息之间的联系. 对于 NLP 这类的任务, 语料的前后概率有极大的联系. 比如: “明天天气真好” 的概率 > “明天天气篮球”.

权重共享

传统神经网络:

RNN:

RNN 的权重共享和 CNN 的权重共享类似, 不同时刻共享一个权重, 大大减少了参数数量.

计算过程

计算状态 (State)

计算输出:

LSTM

LSTM (Long Short Term Memory), 即长短期记忆模型. LSTM 是一种特殊的 RNN 模型, 解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸的问题. 相较于普通 RNN, LSTM 能够在更长的序列中有更好的表现. 相比 RNN 只有一个传递状态 ht, LSTM 有两个传递状态： ct (cell state) 和 ht (hidden state).

阶段

LSTM 通过门来控制传输状态。

LSTM 总共分为三个阶段:

• 忘记阶段: 对上一个节点传进来的输入进行选择性忘记
• 选择记忆阶段: 将这个阶段的记忆有选择性的进行记忆. 哪些重要则着重记录下来, 哪些不重要, 则少记录一些
• 输出阶段: 决定哪些将会被当成当前状态的输出

数据介绍

约 3 万条评论数据, 分为好评和差评.

好评:

0 做父母一定要有刘墉这样的心态，不断地学习，不断地进步，不断地给自己补充新鲜血液，让自己保持一...
1 作者真有英国人严谨的风格，提出观点、进行论述论证，尽管本人对物理学了解不深，但是仍然能感受到...
2 作者长篇大论借用详细报告数据处理工作和计算结果支持其新观点。为什么荷兰曾经县有欧洲最高的生产...
3 作者在战几时之前用了＂拥抱＂令人叫绝．日本如果没有战败，就有会有美军的占领，没胡官僚主义的延...
4 作者在少年时即喜阅读，能看出他精读了无数经典，因而他有一个庞大的内心世界。他的作品最难能可贵...
5 作者有一种专业的谨慎，若能有幸学习原版也许会更好，简体版的书中的印刷错误比较多，影响学者理解...
6 作者用诗一样的语言把如水般清澈透明的思想娓娓道来，像一个经验丰富的智慧老人为我们解开一个又一...
7 作者提出了一种工作和生活的方式，作为咨询界的元老，不仅能提出理念，而且能够身体力行地实践，并...
8 作者妙语连珠，将整个60-70年代用层出不穷的摇滚巨星与自身故事紧紧相连什么是乡愁？什么是摇...
9 作者逻辑严密，一气呵成。没有一句废话，深入浅出，循循善诱，环环相扣。让平日里看到指标图释就头...

差评:

0 做为一本声名在外的流行书，说的还是广州的外企，按道理应该和我的生存环境差不多啊。但是一看之下...
1 作者有明显的自恋倾向，只有有老公养不上班的太太们才能像她那样生活。很多方法都不实用，还有抄袭...
2 作者完全是以一个过来的自认为是成功者的角度去写这个问题，感觉很不客观。虽然不是很喜欢，但是，...
3 作者提倡内调，不信任化妆品，这点赞同。但是所列举的方法太麻烦，配料也不好找。不是太实用。
4 作者的文笔一般，观点也是和市面上的同类书大同小异，不推荐读者购买。
5 作者的文笔还行，但通篇感觉太琐碎，有点文人的无病呻吟。自由主义者。作者的品性不敢苟同，无民族...
6 作者倒是个很小资的人,但有点自恋的感觉,书并没有什么大帮助
7 作为一本描写过去年代感情生活的小说，作者明显生活经验不足，并且文字功底极其一般，看后感觉浪费...
8 作为个人经验在网上谈谈可以，但拿来出书就有点过了，书中还有些明显的谬误。不过文笔还不错，建议...
9 昨天刚兴奋地写了评论,今天便遇一闹心事,因把此套书推荐给很多朋友,朋友就拖我在网上购,结果前...

代码

预处理

import numpy as np
import pandas as pd
import jieba

# 读取停用词
stop_words = pd.read_csv("stopwords.txt", index_col=None, names=["stop_word"])
stop_words = stop_words["stop_word"].values.tolist()

def load_data():

    # 读取数据
    neg = pd.read_excel("neg.xls", header=None)
    pos = pd.read_excel("pos.xls", header=None)

    # 调试输出
    print(neg.head(10))
    print(pos.head(10))

    # 组合
    x = np.concatenate((pos[0], neg[0]))
    y = np.concatenate((np.ones(len(pos), dtype=int), np.zeros(len(neg), dtype=int)))

    # 生成df
    data = pd.DataFrame({"content": x, "label": y})
    print(data.head())

    data.to_csv("data.csv")

def pre_process(text):

    # 分词
    text = jieba.lcut(text)

    # 去除数字
    text = [w for w in text if not str(w).isdigit()]

    # 去除左右空格
    text = list(filter(lambda w: w.strip(), text))

    # # 去除长度为1的字符
    # text = list(filter(lambda w: len(w) > 1, text))

    # 去除停用
    text = list(filter(lambda w: w not in stop_words, text))

    return " ".join(text)

if __name__ == '__main__':

    # 读取数据
    data = pd.read_csv("data.csv")

    # 预处理
    data["content"] = data["content"].apply(pre_process)

    # 保存
    data.to_csv("processed.csv", index=False)

主函数

import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

def tokenizer():

    # 读取数据
    data = pd.read_csv("processed.csv", index_col=False)
    print(data.head())

    # 转换成元组
    X = tuple(data["content"])

    # 实例化tokenizer
    tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=30000)

    # 拟合
    tokenizer.fit_on_texts(X)

    # 词袋
    word_index = tokenizer.word_index
    # print(word_index)
    print(len(word_index))

    # 转换
    sequence = tokenizer.texts_to_sequences(X)

    # 填充
    characters = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequence, maxlen=100)

    # 标签转换
    labels = tf.keras.utils.to_categorical(data["label"])

    # 分割数据集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(characters, labels, test_size=0.2,
                                                        random_state=0)

    return X_train, X_test, y_train, y_test

def main():

    # 读取分词数据
    X_train, X_test, y_train, y_test = tokenizer()
    print(X_train[:5])
    print(y_train[:5])

    # 超参数
    EMBEDDING_DIM = 200  # embedding 维度
    optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop()  # 优化器
    loss = tf.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True)  # 损失

    # 模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(30001, EMBEDDING_DIM),
        tf.keras.layers.LSTM(200, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
        tf.keras.layers.Dense(2, activation="softmax")
    ])
    model.build(input_shape=[None, 20])
    print(model.summary())

    # 组合
    model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=["accuracy"])

    # 保存
    checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint("model/jindong.h5py", monitor='val_accuracy', verbose=1,
                                                    save_best_only=True,
                                                    mode='max')

    # 训练
    model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=2, batch_size=32, callbacks=[checkpoint])

if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果:

Unnamed: 0 content label
0 0 做 父母 一定 要 有 刘墉 这样 的 心态 不断 地 学习 不断 地 进步 不断 地 给 ... 1
1 1 作者 真有 英国人 严谨 的 风格 提出 观点 进行 论述 论证 尽管 本人 对 物理学 了... 1
2 2 作者 长篇大论 借用 详细 报告 数据处理 工作 和 计算结果 支持 其新 观点 为什么 荷... 1
3 3 作者 在 战 几时 之前 用 了 ＂ 拥抱 ＂ 令人 叫绝 ． 日本 如果 没有 战败 就 ... 1
4 4 作者 在 少年 时即 喜 阅读 能 看出 他 精读 了 无数 经典 因而 他 有 一个 庞大... 1
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2365 1 496 235]
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24 2 299 294 8 39 306 16796 11 1778 29 2674
640 2 543 1820]]
[[0. 1.]
[0. 1.]
[1. 0.]
[1. 0.]
[1. 0.]]
2021-09-20 18:59:07.031583: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found
2021-09-20 18:59:07.031928: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:326] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
2021-09-20 18:59:07.037546: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: DESKTOP-VVCH1JQ
2021-09-20 18:59:07.037757: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: DESKTOP-VVCH1JQ
2021-09-20 18:59:07.043925: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding (Embedding) (None, None, 200) 6000200
_________________________________________________________________
lstm (LSTM) (None, 200) 320800
_________________________________________________________________
dropout (Dropout) (None, 200) 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 64) 12864
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 2) 130
=================================================================
Total params: 6,333,994
Trainable params: 6,333,994
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
2021-09-20 18:59:07.470578: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:176] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)
Epoch 1/2
C:\Users\Windows\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\backend.py:4870: UserWarning: "`categorical_crossentropy` received `from_logits=True`, but the `output` argument was produced by a sigmoid or softmax activation and thus does not represent logits. Was this intended?"
'"`categorical_crossentropy` received `from_logits=True`, but '
528/528 [==============================] - 272s 509ms/step - loss: 0.3762 - accuracy: 0.8476 - val_loss: 0.2835 - val_accuracy: 0.8839

Epoch 00001: val_accuracy improved from -inf to 0.88391, saving model to model\jindong.h5py
2021-09-20 19:03:40.563733: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
Epoch 2/2
528/528 [==============================] - 299s 566ms/step - loss: 0.2069 - accuracy: 0.9266 - val_loss: 0.2649 - val_accuracy: 0.9005

Epoch 00002: val_accuracy improved from 0.88391 to 0.90050, saving model to model\jindong.h5py

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